生成对抗网络综述：How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Overview

资源包含文件：word+答辩PPT+源码+项目截图 经过国内外学者长时间地对GAN模型训练地数学理论上的研究因为涉及了博弈论、动力学和势场等学科领域而进展缓慢[]。然而研究者对神经网络模型的泛化能力和对抗样本攻击研究的突破，使得将神经网络模型的泛化和纳什均衡联系在一起有着光明的前景。这使得在数学理论等交叉性学科比较薄弱的人工智能研究员们目光吸引在这个领域。虽说，研究角度发生了改变，但是最终还是要解决关于GAN模型的几大根本性问题。以下，将逐步介绍开放性问题及理论原理。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125043759

GAN生成对抗网络，随时生成数据，通过GAN训练后，产生与真实数据一样的数据。MATLAB代码，付代码说明

生成对抗网络(GAN, Generative adversarial network)自从2014年被Ian Goodfellow提出以来，掀起来了一股研究热潮。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断生成器生成的样本是否为真。生成器要尽可能迷惑判别器，而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本。

GAIN的tensorflow版本，包括GAIN、SGAIN、WSGAIN-CP、WSGAIN-GP，包含十个数据集和四种缺失数据填补方法，关于GAIN的pytorch版本，可以参考资源：https://download.csdn.net/download/didi_ya/85864128

GAIN的pytorch版本，包括GAIN、SGAIN、WSGAIN-CP、WSGAIN-GP，包含十个数据集和四种缺失数据填补方法，关于GAIN的tensorflow版本，可以参考资源：https://download.csdn.net/download/didi_ya/85864095

本资源是文本生成图像的DF-GAN模型复现过程中必备的元处理数据包，包括DAMSMencoder的imageencoder和textencoder，FID评估使用的npz，class_info.pickle文件、filenames.pickle文件。 复现步骤请查看：https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/125467190

利用生成对抗网络实现溢油图像语义分割

目标：项目实现智能的文本生成图片，即通过深度学习的方法，通过模型的训练，识别 文字，翻译为相应的图片。项目以 skipthoughts 来进行语义分析及编码以达到对文本的训练， 以训练好的模型及输入的图片描述生成与描述相近的图片，再以网页形式进行效果展示。 意义：使用者仅需说出想要绘制物体的特征，能够根据对事物文本的描述，创造出图像， 实现文字和图片相互转换的功能。这个方法可以应用到众多领域之中，满足人们的生活需求， 为生活提供便利。例如：在广告创意制作上有非常重要的意义，由创意标题得到图片，由创 意图片生成标题，图片与文本之间互相生成，可以得到炫酷的效果；对于那些笔头功夫不强 又有绘图兴趣的用户来说，该工具能够担当起画家、室内设计师草图助手一职。 适用大学生参考学习。 大创-大学生创新创业训练计划项目申报书-软件-基于生成对抗网络的Text2Image的研究-参考

matlab计算psnr代码GAN_压缩 ICASSP 2020 第 45 届声学、语音和信号处理国际会议的代码。该代码用于音频压缩部分，但可以通过小的修改用于图像压缩。 抽象的 我们提出了一个统一的压缩框架，它使用生成对抗网络 (GAN) 来压缩图像和语音信号。 压缩后的信号由一个潜在向量表示，该向量被输入到一个生成器网络中，该网络被训练产生高质量的信号，最小化目标函数。 为了有效地量化压缩信号，非均匀量化的最佳潜在向量通过迭代反向传播进行识别，每次迭代执行 ADMM 优化。 我们的实验表明，所提出的算法在各种指标（包括比特率、PSNR 和基于神经网络的信号分类精度）中量化的图像和语音压缩都优于先前的信号压缩方法 引文 如果您发现此代码有用，请考虑引用： @inproceedings{liu2020unified, title={Unified Signal Compression Using Generative Adversarial Networks}, author={Liu, Bowen and Cao, Ang and Kim, Hun-Seok},\nbooktitle=