GAN生成对抗网络实战(PyTorch版) 资源下载
资源简介
本仓库提供《GAN生成对抗网络实战(PyTorch版)》课程的全部资源下载，包括代码、课件和数据集。该课程是2022年最新升级版，详细讲解了GAN的基本原理和常见的各种GAN模型，结合论文深入剖析原理，并详细演示代码编写过程。
课程大纲
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章节1 GAN课程简介
介绍课程内容和学习目标。 -
章节2 GAN的基本原理和公式详解
深入讲解GAN的基本原理和数学公式。 -
章节3 基础GAN
介绍基础GAN模型的实现和应用。 -
章节4 DCGAN
讲解深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的原理和实现。 -
章节5 动漫人物头像生成实例
通过实例演示如何使用GAN生成动漫人物头像。 -
章节6 CGAN （Conditional GAN）
介绍条件生成对抗网络（CGAN）的原理和应用。 -
章节7 Pix2pixGAN
讲解图像到图像转换的生成对抗网络（Pix2pixGAN）。 -
章节8 SGAN（Semi-Supervised GAN）
介绍半监督生成对抗网络（SGAN）的原理和实现。 -
章节9 CycleGAN
讲解循环一致生成对抗网络（CycleGAN）的原理和应用。 -
章节10 WGAN(Wasserstein GAN)
介绍Wasserstein生成对抗网络（WGAN）的原理和实现。 -
章节11 GAN的评价方法
讲解如何评价GAN模型的生成效果。
资源内容
- 代码：包含课程中所有演示的代码，可以直接运行和修改。
- 课件：提供课程的PPT课件，方便复习和查阅。
- 数据集：包含课程中使用的所有数据集，可以直接用于实验和学习。
使用说明
- 下载本仓库中的所有资源。
- 根据课程大纲逐步学习，结合代码和课件进行实践。
- 如有任何问题，欢迎在仓库中提出Issue。
注意事项
- 请确保已安装Python和PyTorch环境，以便顺利运行代码。
- 数据集较大，下载时请耐心等待。
希望本课程能够帮助你深入理解GAN生成对抗网络，并在实际项目中应用这些知识！