该存储库已过时，因为很遗憾，我没有时间去维护它。 如果您想作为合作者继续开发它，请给我发送电子邮件至 。 PyTorch-GAN 研究论文中介绍了生成对抗网络的PyTorch实施的集合。 模型体系结构不会总是反映论文中提出的那些，但是我选择专注于覆盖核心思想，而不是正确地配置每个层。 我们非常欢迎GAN做出的贡献和建议。 另请参阅： 目录 安装 $ git clone https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN $ cd PyTorch-GAN/ $ sudo pip3 install -r requirements.txt 实作 辅助分类器GAN 辅助分类器生成对抗网络 作者 奥古斯都·奥德纳（Augustus Odena），克里斯托弗·奥拉（Christopher Olah），乔纳森·希伦斯（Jonathon Shlens） 抽

#4.6_GAN_生成对抗网络_(PyTorch_tutorial_神经网络_教学)

GAN生成对抗网络汇总

GAN（生成对抗网络2014论文），包括原文和翻译

最原始的SEGAN论文

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。

本资源是Goodfellow发表的论文Generative Adversarial Nets的完整翻译版本，可供直接下载打印研究学习

研究论文中建议的生成对抗网络 (GAN) 的 MATLAB 实现集合。 它包括 GAN、conditional-GAN、info-GAN、Adversarial AutoEncoder、Pix2Pix、CycleGAN 等，模型应用于不同的数据集，如 MNIST、celebA 和 Facade。

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