基于AutoEncoder的生成对抗网络：VAE-GAN AutoEncoderVAEGANVAE-GANDCGANInfoGANss-InfoGAN论文链接 " 生成模型（Generative modeling）"已成为机器学习的一个较为广泛的领域。在图像这种流行数据上，每张图像都有数千数万…

Paper: Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks Author: Alec Radford, et al。 Publication: arXiv, 2015。文章目录1 背景2 创新点3 核心方法3.1 为稳定DCGAN的训练作出的选择3.2 实验经验的参数选择3.3 数据集的选…

这里写自定义目录标题一、作业要求二、提供的资源三、报告拆分3.0 背景介绍3.1 GAN算法3.1.1 GAN算法原理介绍3.1.2 GAN算法的代码实现3.1.3 GAN算法的指标评价3.2 DCGAN算法3.2.1 DCGAN算法原理介绍3.2.2 DCGAN算法的代码实现3.2.3 DCGAN算法的指标评价3.3 算法对比3.4 最终文…

关于 近年来，基于卷积网络（CNN）的监督学习已经 在计算机视觉应用中得到了广泛的采用。相比之下，无监督 使用 CNN 进行学习受到的关注较少。在这项工作中，我们希望能有所帮助 缩小了 CNN 在监督学习和无监督学习方面的成…