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如今,生成对抗网络GAN技术已经延伸至AI各个方向之中,例如图像处理、自然语言处理和语音等。
深度学习三巨头之一的 Yann LeCun 对 2014 年的生成对抗网络GAN赞叹不已:“这是过去十年间机器学习领域最让人激动的点子!”。
2018 年,GAN 与人造胚胎等其它将深刻影响未来的技术入选《麻省理工科技评论》发布的全球十大突破性技术榜单。
尽管GAN训练不稳定、难以控制,但并不影响学界对其的追捧和研究;这也反过来促进GAN发展和完善。
短视频的火热甚至使得多家互联网公司(腾讯百度等)AI部门专门设GAN岗位的招聘,以满足用户日新月异的、各种图像视频编辑、特效处理等需求。
如果想入门或学习了解GAN,这里有一份关于GAN在计算机视觉中的部分应用导读,例如:图像超分、图像修复、去雨、人脸老化、人脸转正、妆容迁移、动漫化、医学图像生成、以及GAN在半监督学习、零次学习、主动学习等等(持续更新中)。
注:当然,如果是新手,建议从基本的python、深度学习等学起!文后也推荐几本书,它们是入门深度学习公认的好资料!
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