GAN（生成式对抗网络）读书笔记（上）

《GAN生成对抗网络实战(PyTorch版)》，2022最新升级版！本课程讲解GAN的基本原理和常见的各种GAN，提供数据集、代码和课件下载。

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

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分享课程——GAN生成对抗网络实战(PyTorch版)，2022年最新升级！提供全部的代码+课件+数据集下载！ 本课程讲解GAN的基本原理和常见的各种GAN，结合论文讲原理，详细演示代码编写过程。 课程大纲如下： 章节1 GAN课程简介 章节2 GAN的基本原理和公式详解 章节3 基础GAN 章节4 DCGAN 章节5 动漫人物头像生成实例 章节6 CGAN （Conditional GAN） 章节7 Pix2pixGAN 章节8 SGAN（Semi-Supervised GAN） 章节9 CycleGAN 章节10 WGAN(Wasserstein GAN) 章节11 GAN的评价方法

对生成对抗网络GANs原理、实现过程、应用场景的理解（附代码），另附：深度学习大神文章列表 深度学习原理.pdf

资源内容为GAN对抗神经网络的各种常用变体。 项目源自Github：https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN 如果没有积分或者打不开的朋友可以联系邮箱：1454196320@qq.com 具体内容包括： 1.GAN(经典) 2.半监督生成对抗网络(SGAN) 3.边界搜索生成对抗网络(BGAN) 4.对偶生成对抗网络（DualGAN) 5.辅助分类-生成对抗网络（Auxiliary Classifier GAN） 6.基于上下文的半监督生成对抗网络(CC-GAN) 7.耦合生成对抗网络(CoGAN) 8.深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 9.双向生成对抗网络(BiGAN) 10.信息最大化的生成对抗网络（InfoGAN） 11.最小均方误差的生成对抗网络(LSGAN) 12.Wasserstein GAN

生成对抗网络，卡通人脸数据集

很少有用生成对抗网络（GAN）来进行DEAP的脑电情绪识别。重点是构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型。采用的是Pytorch深度学习框架。

该数据集为动漫人物头像数据集，一共有21511个动漫人物头像，供大家使用。 可以用于训练GAN,DCGAN等一系列的生成对抗神经网络的实验。具体实验方法已经更新，大家可以点击我的主页进行查看，pytorch 使用DCGAN生成动漫人物头像。 入门级实战必看的小例子，大家可以自行查看。欢迎大家进行探讨讨论，提出更优秀的训练方法。