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GAN李宏毅(2)——可控的GAN

目录

1 conditional GAN的判别器增加了一个判断条件，那么生成器就有了反应

1.1两种判别网络结构

1.2 stack GAN_由易到难（看看人家怎么解释）

 1.3 image image(核心仍然是判别器)

1.4 噪音处理，预测下一帧

我们不希望网络输出多张image的平均——这个问题被gan的判别器解决了

GAN李宏毅(2)——可控的GAN_第1张图片

1 conditional GAN的判别器增加了一个判断条件，那么生成器就有了反应

矢量的第一个标量是0，那么就得是火车，否则仍是低分

GAN李宏毅(2)——可控的GAN_第2张图片

GAN李宏毅(2)——可控的GAN_第3张图片

1.1两种判别网络结构

下面这个更合理，区分了两种错误

GAN李宏毅(2)——可控的GAN_第4张图片

GAN李宏毅(2)——可控的GAN_第5张图片

1.2 stack GAN_由易到难（看看人家怎么解释）

GAN李宏毅(2)——可控的GAN_第6张图片

 1.3 image image(核心仍然是判别器)

GAN李宏毅(2)——可控的GAN_第7张图片

GAN李宏毅(2)——可控的GAN_第8张图片

1.4 噪音处理，预测下一帧

GAN李宏毅(2)——可控的GAN_第9张图片

GAN李宏毅(2)——可控的GAN_第10张图片

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