生成对抗网络 [精讲最火GAN模型，仍然答疑] 视频课程

课程介绍：

       近两年，GAN热潮席卷AI领域顶级会议，很多高质量论文被发表和探讨，在很多场景下有应用。Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法”。GAN能够有效解决建立自然性解释数据的生成难题，尤其是对于生成高维数据，GAN所采用的神经网络结构不限制生成维度，极大的扩展了生成数据样本的范围。本课程涵盖了GAN的多种应用，包括图像生成，图像到图像变换(从手绘简图生成图像)，文本生成(唐诗生成)，人脸生成，商品款式生成与变换，gan在聊天机器人里的应用等。

课程内容：

课程截图：

〖课程目录〗:

• | └──July在线-生成对抗网络
• | | ├──视频
• | | | ├──第1课 生成对抗网络基本原理.mp4 186.20M
• | | | ├──第2课 多种多样的GAN.mp4 153.04M
• | | | ├──第3课 基于能量的GAN.mp4 175.33M
• | | | └──第4课 GAN实战.mp4 283.36M
• | | └──资料
• | | | ├──gan-applications.zip 51.86M
• | | | ├──gan.zip 182.55kb
• | | | ├──zi2zi.zip 77.81M
• | | | ├──第3课：更多的生成对抗网络.pdf 18.24M
• | | | ├──第二课：WGAN and more.pdf 4.71M
• | | | └──第一课课件.zip 9.05M

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