Generative Adversarial Networks with Python Deep Learning Generative Models for Image Synthesis and Image Translation by Jason Brownlee 29 step-by-step lessons, 652 pages. intuitions behind models, much more. generate faces, translate photos, more 生成对抗网络是一种深度学习生成模型，可以在一系列图像合成和图像对图像转换问题上实现惊人的照片现实效果。 在这部新的电子书写在友好的机器学习掌握风格，你习惯了，跳过数学，直接跳到获得结果。 通过清晰的解释、标准的 Python 库（Keras和TensorFlow 2）和分步教程课程，您将发现如何为自己的计算机视觉项目开发生成对抗网络。

On the steerability of generative adversarial networks.pptx

两年一度的计算机视觉国际顶级会议 International Conference on Computer Vision（ICCV 2017）在意大利威尼斯开幕。Google Brain 研究科学家Ian Goodfellow在会上作为主题为《生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)》的Tutorial 最新演讲, 介绍了GAN的原理和最新的应用。

Learning Generative Adversarial Networks_Next generation deep learning simplified First published: October 2017 | 203页 | pdf格式

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