分享课程——深度学习-对抗生成网络实战(GAN)；对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；2.源码复现解读；3.项目实战应用。 全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。提供课程所需全部数据，代码，PPT。 第1章 对抗生成网络架构原理与实战解析 第2章 基于CycleGan开源项目实战图像合成 第3章 stargan论文架构解析 第4章 stargan项目实战及其源码解读 。。。。。 第9章 基础补充-PyTorch卷积模型实例

使用TensorFlow2.x版本，实现了原始GAN网络，适合GAN网络入门。

生成对抗网络（GAN）实例 代码+数据集 很实用的代码，并且简单易学，对深度学习感兴趣的可以看看 数据集有手写图片的识别，也可以替换成自己的数据集

有关深度学习在图像方面的操作应用论文及其附带部分翻译总结

GAN及其在数字表演方向的应用前景，关正，丁刚毅，GAN（生成式对抗网络）是由GoodFellow在2014年提出的机器学习模型。由于其通用性训练模型的适配延展性、辨别器快速收敛的能力以及在很�

Web安全之强化学习与GAN，绝无仅有的资源，网上必须要花钱买，我就无私奉献吧

各种对抗神经网络（GAN）大合集

适合生成对抗网络的初学者，做个小实验，锻炼自己。从小程序做起，一步一步学习。GAN训练起来比较困难，所以是个难题。

用gan生成序列的一些资料和代码的汇总 gan act pdf

生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。