中算法描述：
紅色框內的僞代碼：
是生成器生成的數據，是隨機樣本，是真實樣本。
但是代碼中表達的意思：，如代碼中的綠色框部分所示：
論文名稱：Semantic Hierarchy Emerges in Deep Generative Representations for Scene Synthesis 論文作者：Ceyuan Yang, Yujun She
https://blog.csdn.net/weixin_42784951/article/details/100168882 論文：https://arxiv.org/pdf/1908.03826.pdf 代碼：https://gith
生成式對抗網絡（GAN，Generative Adversarial Networks）是一種深度學習模型，是近年來複雜分佈上無監督學習最具前景的方法之一。學界大牛Yann Lecun 曾說，令他最激動的深度學習進展就是生成式對抗
文章目錄1. 極大似然估計2. 相對熵，KL散度3. KL散度與交叉熵的關係4. JS散度5. GAN 框架判別器的損失函數生成器的損失函數 1. 極大似然估計 GAN用到了極大似然估計（MLE），因此我們對MLE作簡單介紹。 M
生成性對抗網絡技術實現 Generative Adversarial Networks 以某種形式，使用深度神經網絡學習從數據點到標籤的映射。這種學習被稱爲區別性學習，因爲希望能夠區分貓和狗的照片。量詞和迴歸詞都是區別學習的例子。
深度卷積生成對抗網絡 Deep Convolutional Generative Adversarial Networks GANs如何工作的基本思想。可以從一些簡單的，易於抽樣的分佈，如均勻分佈或正態分佈中提取樣本，並將其轉換成
Modality to Modality Translation: An Adversarial Representation Learning and Graph Fusion Network for Multimodal Fu
引用1 xi^=1σi(xi−μi)yi=γxi^+βμi=1mΣk∈Sixkσi=1mΣxk∈Si(xk−μi)2+ϵ \hat{x_i} = \frac{1}{\sigma_i}(x_i-\mu_i) \\ {y_i} =
簡單的說，你是不是遇到了這樣的問題，上一層的數據是【None，200,14,14】 你希望上採樣到28x28 H = UpSampling2D(size=(2, 2))(H) 你以爲能得到【None，200,28,28】 結果卻成了【No
A Survey on Image Data Augmentation for deep learning Ref: 1. A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning
Deep Learning enables cross-modality super-resolution in fluorescence microscopy 論文地址:https://www.nature.com/articles/s
本文做了兩個小實驗，分別利用兩個經典的生成模型（DCGAN與VAE）來合成腦影像；使用pytorch，全部代碼見github；實驗設備，NVIDIA 1080Ti； 訓練數據 腦影像使用Brats18 公開數據集的T2模態；提取a
貢獻：爲 one-to-one 的unpaired image translation 的生成圖像提供多樣性 提出假設：1、圖像可以分解爲style code 與 content code；2、不同領域的圖像，共享一個conten
在GAN出現之前… 假設真實的data服從P_data，並且現在擁有屬於這個分佈的一些樣本，但是這個P_data我們是無從得知的，但是我們希望可以得到一個嶄新的同樣屬於這個分佈的data。所以我們就對這個分佈建立模型，其對應着分佈P_G，
在使用下面的文章和第三方庫 Marco Cuturi, Sinkhorn Distances: Lightspeed Computation of Optimal Transport, NIPS 2013 https://pythono
