訓練GANs的技巧
參考鏈接:[http://papers.nips.cc/paper/6124-improved-techniques-for-training-gans.pdf] 2. Energy-Based GANs 以及Yann Le Cun 的相關研究
參考鏈接:[http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf] 3. 模式正則化GAN
參考鏈接:[https://arxiv.org/pdf/1612.02136.pdf] 4. 最新NIPS2016也有最新的關於訓練GAN模型的總結
參考鏈接:[https://github.com/soumith/ganhacks] 5. The GAN Zoo千奇百怪的生成對抗網絡,都在這裏了。你沒看錯,裏麵已經有有近百個了。
參考鏈接: [https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo]
1.中科院自動化所 中文綜述 《生成式對抗網絡 GAN 的研究進展與展望》
參考鏈接:[https://pan.baidu.com/s/1dEMITo9] 密碼: qqcc
NIPS 2016教程:生成對抗網絡
參考鏈接:[https://arxiv.org/pdf/1701.00160.pdf] 2. 訓練GANs的技巧和竅門
參考鏈接:[https://github.com/soumith/ganhacks] 3. OpenAI生成模型
參考鏈接:[https://blog.openai.com/generative-models/] 4. 用Keras實現MNIST生成對抗模型
參考鏈接:[https://oshearesearch.com/index.PHP/2016/07/01/mnist-generative-adversarial-model-in-keras/] 5. 用深度學習TensorFlow實現圖像修複
參考鏈接:[http://bamos.github.io/2016/08/09/deep-completion/]
1.生成對抗網絡初學入門:一文讀懂GAN的基本原理
[http://www.xtecher.com/Xfeature/view?aid=7496]
2.深入淺出:GAN原理與應用入門介紹
[https://zhuanlan.zhihu.com/p/28731033]
3.港理工在讀博士李嫣然深入淺出GAN之應用篇
參考鏈接:鏈接: [https://pan.baidu.com/s/1o8n4UDk] 密碼: 78wt
4.萌物生成器:如何使用四種GAN製造貓圖
參考鏈接:[https://zhuanlan.zhihu.com/p/27769807]
5.GAN學習指南:從原理入門到製作生成Demo
參考鏈接:[https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059x]
6.生成式對抗網絡GAN研究進展
參考鏈接:[http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/52537114]
7.生成對抗網絡(GAN)的前沿進展(論文、報告、框架和Github資源)彙總
參考鏈接:[http://blog.csdn.net/love666666shen/article/details/74953970]
深度卷積生成對抗模型(DCGAN)
參考鏈接:[https://github.com/Newmu/dcgan_code]
2. TensorFlow實現深度卷積生成對抗模型(DCGAN)
參考鏈接:[https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow]
3. Torch實現深度卷積生成對抗模型(DCGAN)
參考鏈接:[https://github.com/soumith/dcgan.torch]
4. Keras實現深度卷積生成對抗模型(DCGAN)
參考鏈接:[https://github.com/jacobgil/keras-dcgan]
5. 使用神經網絡生成自然圖像(Facebook的Eyescream項目)
參考鏈接:[https://github.com/facebook/eyescream]
6. 對抗自編碼(AdversarialAutoEncoder)
參考鏈接:[https://github.com/musyoku/adversarial-autoencoder]
7. 利用ThoughtVectors 實現文本到圖像的合成
參考鏈接:[https://github.com/paarthneekhara/text-to-image]
8. 對抗樣本生成器(Adversarialexample generator)
參考鏈接:[https://github.com/e-lab/torch-toolbox/tree/master/Adversarial]
9. 深度生成模型的半監督學習
參考鏈接:[https://github.com/dpkingma/nips14-ssl]
10. GANs的訓練方法
參考鏈接:[https://github.com/openai/improved-gan]
11. 生成式矩匹配網絡(Generative Moment Matching Networks, GMMNs)
參考鏈接:[https://github.com/yujiali/gmmn]
12. 對抗視頻生成
參考鏈接:[https://github.com/dyelax/Adversarial_Video_Generation]
13. 基於條件對抗網絡的圖像到圖像翻譯(pix2pix)
參考鏈接:[https://github.com/phillipi/pix2pix]
14. 對抗機器學習庫Cleverhans,
參考鏈接:[https://github.com/openai/cleverhans]
2014
2015
2016
2017
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