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对抗生成网络(GAN)已经刷爆各大顶级会议,本课程用最通俗易懂的讲解带大家快速入门对抗生成网络,你也可以DIY各种生成数据。

适用人群

所有人

课程介绍

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对抗生成网络在16年爆火,成了深度学习圈子里的家常话。课程首先讲解对抗生成网络基本原理,通过案例演示原理和流程。后项目实战对抗生成网络的升级版DCGAN,大家都可以基于DCGAN生成出来任何你喜欢的数据。 课程代码基于Tensorflow框架,案例与项目课时会通过debug的形式详解代码中每行的用法。

课程讨论

课件在哪啊

请问课件可以在哪里下载?

想问一下,这部分的代码在哪里?

非常实用,受益匪浅。谢谢唐老师给大家能带来这么精彩的课程。

讲得很清楚,唐老师加油!!!!!!!!!!!!

老師您好~~我要如何下載上課的程式代碼

同学笔记

  • chenxiaoxiao1991 2020-09-17 16:23:57

    来源:案例实战对抗生成网络:环境配置 查看详情

    1.生成网络模型G:

    2.判别模型D:

    3.损失函数:衡量模型输出值与真实值之间的差距,差距越小越好。因此,实际上,求损失函数的最小值是一致致力于完成的任务。最优值得到了,就能返过去调整模型的参数。

    4. 损失函数最优值的求解,通过梯度下降法求得。

    5. 真实数据满足高斯分布

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