生成对抗网络(GAN)由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的任务是生成尽可能真实的样本,而判别器的任务是区分真实样本和生成器生成的假样本。两者在训练过程中相互对抗,不断优化,直到判别器无法区分真实样本和生成样本为止。 2. PyTorch框架简介 PyTorch是一个开源的深度学习框架,提供了丰富的...
百度试题 结果1 题目基于GAN的数据生成中,GAN包括Generator和Discriminator。相关知识点: 试题来源: 解析 对,
GAN算法 | GAN,全称为生成对抗网络(Generative Adversarial Networks),是一种深度学习模型,由一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator)组成。生成器的任务是生成新的数据,而判别器的任务是判断输入的数据是来自真实数据集还是生成器生成的。 GAN的基本原理是使用两个神经网络进行对抗训练,生成器试图生成假的数...
BE GAN的generator和discriminator中的decoder是否等价? 长的都一样为啥要训练两个不同的?确实损失函数不一样,不过可否作为同一个东西呢?显示全部 关注者1 被浏览30 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答下载...
简介:生成对抗网络(GAN)由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。 1. GAN基本原理 生成对抗网络(GAN)由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的任务是生成尽可能真实的样本,而判别器的任务是区分真实样本和生成器生成的假样本。两者在训练过程中相互对抗,不断优化,直到判别器...
简介:生成对抗网络(GAN)由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。 1. GAN基本原理 生成对抗网络(GAN)由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的任务是生成尽可能真实的样本,而判别器的任务是区分真实样本和生成器生成的假样本。两者在训练过程中相互对抗,不断优化,直到判别器...