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生成对抗网络原理及典型模型介绍.pptx

生成对抗网络

深度学习

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本演示文档包含生成对抗网络基本原理、算法分析及衍生模型，适合对生成对抗网络感兴趣的本科生和研究生学习，特别适用于交流汇报

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生成式对抗网络 GAN

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概念

算法

衍生模型

代码

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GAN 概述

•

基础

•

起源

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GAN 概述

GAN （ Generative Adversarial Networks ），中文翻

译为生成式对抗网络，是 Ian Goodfellow 等在 2014 年提

出的一种生成式模型。

GAN 的基本思想源自于博弈论的二人零和博弈，由一个

生成器和一个判别器构成。通过对抗学习的方法来训练，

目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本。

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GAN 概述

提出背景：

起源发展

2001 年， Tony Jebara 在

毕业论文中以最大熵形式将

判别模型与生成模型结合起

来联合学习

2012 年， Jun Zhu 将最大间

隔机制与贝叶斯模型相结合进

行产生式模型的学习

2007 年， Zhuowen Tu 提出将

基于 boosting 分类器的判别模

型与基于采样的生成模型相结

合，来产生出服从真实分布的样

本

2014 年， lan Goodfellow 等人提出

生成式对抗网络，迎合了大数据需求

和深度学习热潮，给出了一个大的理

论框架及理论收敛性分析

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android11以上遍历文件，并挑选出文件类型.txt、.doc、.docx、.pdf、.ppt、.pptx、.xls、.xlsx的文件，并使用lod.d打印文件内容

if (fileName.endsWith(".txt") || fileName.endsWith(".doc") || fileName.endsWith(".docx") || fileName.endsWith(".pdf") || fileName.endsWith(".ppt") || fileName.endsWith(".pptx") || fileName.endsWith(...

优化这段代码 string extension = ".pdf";//扩展名 “.aspx” int transcodeType = 0; if (extension.Contains(".ppt，.pptx，.pdf，.doc，.docx")) { transcodeType = 1; }else if (extension.Contains(".mp4，.3pg，.mpeg，.avi，.flv，.wmv，.rm，.h264")) { transcodeType = 2; }else if (extension.Contains(".mp3，.wav，.wma，.aac，.flac，opus")) { transcodeType = 2; }

case ".pptx": case ".pdf": case ".doc": case ".docx": transcodeType = 1; break; case ".mp4": case ".3pg": case ".mpeg": case ".avi": case ".flv": case ".wmv": case ".rm": case ".h264": ...

使用pptx库基于模板创建一个包含20张幻灯片的PPT，这20张幻灯片必须和模板完全一致。

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