深度学习生成对抗网络GAN DCGAN项目实战视频教程
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课程名称: 深度学习生成对抗网络GAN DCGAN项目实战<a class="gj_safe_a" href="http://www.xunibaoku.com/" target="_blank">视频教程</a><br>
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课程简介:<br>
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生成对抗网络（GAN，Generative Adversatial Networks）是一种深度学习模型，近年来无监督学习上最具前景的方法之一。 <br>
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模型主要通用框架有（至少）两个模块：生成模型（generative）和判别模型（Discriminative）的互相博弈学习产生的相当好的输出。 <br>
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原始GAN理论中，并不要求G和D都是神经网络，但使用中一般均使用深度神经网络作为G和D。<br>
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----------------------课程目录------------------------------<br>
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生成式对抗网络高级实战<a class="gj_safe_a" href="http://www.xunibaoku.com/" target="_blank">视频教程</a>附讲义、源码与数据 15课<br>
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15.DCGAN项目实战：训练DCGAN网络<br>
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DCGAN.<br>
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01.课程简介<br>
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13.DCGAN项目实战：基于卷积的生成网络架构<br>
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05.案例实战对抗生成网络：构造判别网络模型<br>
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人脸数据.<br>
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06.案例实战对抗生成网络：构造生成网络模型<br>
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07.案例实战对抗生成网络：构造损失函数<br>
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12.DCGAN项目实战：配置参数<br>
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02.对抗生成网络形象解释<br>
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11.DCGAN项目实战：DIY你要生成的数据<br>
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03.对抗生成网络工作原理<br>
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09.DCGAN基本原理<br>
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04.案例实战对抗生成网络：环境配置<br>
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14.DCGAN项目实战：基于卷积的判别网络<br>
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08.案例实战对抗生成网络：训练对抗生成网络<br>
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10.DCGAN的网络模型架构<br>
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卡通图像.<br>
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01.生成式对抗网络理论基础与实战附讲义与参考资料 5课<br>
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04.第4课 应用GAN把低分辨率的模糊图片变成高分辨率的超清晰图片。<br>
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03.第3课 数据是人工智能的石油，样本太少网络训练不足<br>
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01.第1课 什么是GAN？GAN的原理。<br>
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讲义资料<br>
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lecture_博弈论.<br>
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02.第2课 应用GAN实现“人脸算术”效果。<br>
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讲义资料<br>
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00.预习资料<br>
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Deep Generative Image Models.<br>
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05.第5课 应用GAN把文字描述变成具体图片。<br>
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04.硅谷专家授课生成对抗网络<a class="gj_safe_a" href="http://www.xunibaoku.com/" target="_blank">视频教程</a>英语中文字幕 6课<br>
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2017年硅谷专家授课生成对抗网络英语发音中文字幕<a class="gj_safe_a" href="http://www.xunibaoku.com/" target="_blank">视频教程</a> 6章<br>
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源码 4课<br>
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第1课 生成对抗网络基本原理<br>
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第2课 多种多样的GAN<br>
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课件资料<br>
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gan-applications.<br>
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gan.<br>
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第二课：WGAN and more.<br>
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课前必读.txt<br>
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zi2zi.<br>
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第3课：更多的生成对抗网络.<br>
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学习路线.png<br>
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第一课课件.<br>
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第4课 GAN实战<br>
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第3课 基于能量的GAN<br>
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