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 本文长期不定时更新最新知识，防止迷路记得收藏哦！还未了解基础GAN的，可以先看下面两篇文章：GNA笔记--GAN生成式对抗网络原理以及数学表达式解剖入门GAN实战---生成MNIST手写数据集代码实现pytorch背景介绍 2016年，Alec等人发表的论文《UNSUPERVI

 生成对抗网络(GAN)是深度学习中一类比较大的家族，主要功能是实现图像、音乐或文本等生成(或者说是创作)，生成对抗网络的主要思想是：通过生成器(generator)与判别器(discriminator)不断对抗进行训练。最终使得判别器难以分辨生成器生成的数据(图片，音频等)和真实的数据。

 以往人们普遍认为生成图像是不可能完成的任务，因为按照传统的机器学习思路，我们根本没有真值（groundtruth）可以拿来检验生成的图像是否合格。2014年，Goodfellow等人则提出生成 对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）&nbs

无所不能的GAN又攻占了一个山头。近年来，GAN在图像合成领域取得了惊人的成果，例如先前DeepMind提出的BigGAN。近日，DeepMind提出全新的BigBiGAN，引起了社区极大的关注。该论文提出的方法建立在SOTA模型BigGAN之上，通过对其表征学习和生成能力进行广泛评估，证明这些基于

黑白老照片上色已经不足为奇了，但是让黑白老电影还原彩色还是非常新鲜有趣的意见事情。近日，Twitter上有一位小哥研究了一个名为DeOldify的工具，可以让黑白老电影以及老照片复原其本色。谁说经典只属于黑白？最近，一位名叫JasonAntic的小哥在Twitter上大火了一把，他创建的DeOldi

根据一些度量指标，在过去两年，有关生成式对抗网络(GANs)的研究中已经取得了长足进步。图像合成模型的实际改进(如下所示)，几乎快得让人跟不上。然而，根据其它度量指标，研究并没有很大的进展。例如，关于评估GANs的方法仍存在着广泛的分歧。鉴于目前图像合成基准似乎有点处于饱和的状态，现在是时候要反思下

生成对抗网络在过去一年仍是研究重点，我们不仅看到可以生成高分辨率(1024×1024)图像的模型，还可以看到那些以假乱真的生成图像。此外，我们还很兴奋能看到一些新的生成模型，它们能生成与GAN相媲美的图像，其主要代表就是流模型Glow。从DeepMind提出的BigGAN，到英伟达的Style-ba

生成对抗网络(GAN)是一类非常强大的神经网络，具有非常广阔的应用前景。GAN本质上是由两个相互竞争的神经网络(生成器和判别器)组成的系统。GAN的工作流程示意图给定一组目标样本，生成器会试图生成一些人造的样本，这些生成的样本能够欺骗判别器将其视为真实的目标样本，达到「以假乱真」的目的。而判别器则会

量子计算机虽然强大，但应用领域有限。清华叉院孙麓岩团队在超导电路上实现了量子生成对抗网络，精度高达98.8%，这项工作有望证明量子计算机在图像生成等领域超越经典计算机，将是量子机器学习的又一里程碑。量子机器学习的新里程碑！清华大学孙麓岩团队提出了“量子版”的生成对抗网络，并且证明了与经典的对应方法相