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Simple_GAN
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Simple_GAN 在此项目中,我们回顾了生成对抗网络(GAN)的历史和一些特征,直到2019年。 然后,我们给出一些著名GAN架构的简单实现,例如香草GAN,条件GAN,基于能量的GAN,边界与均衡GAN,耦合GAN,对抗性学习推理,f-GAN,InfoGAN,最小二乘GAN,Wasserstein GAN和WGAN梯度惩罚。 在这里,我们仅使用简单的MLP作为标准网络模块。 还实现了具有深度卷积网络的GAN模型(例如DCGAN,现在通常被视为标准GAN模型)。 使用最佳传输的GAN将很快得到研究。 在将来的工作中可能会考虑其他一些GAN模型,例如CycleGAN,渐进式GAN,StyleGAN,pix2pix,超分辨率GAN,自我关注GAN,Triple GAN,BigGAN等。
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