深度学习GAN生成对抗网络算法,充电了么,陈敬雷,一、课程优势 本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套书籍教材 【自然语言处理原理与实战（人工智能科学与技术丛书）】 https://item.jd.com/13951851.html 和【分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）】，对应京东自营链接地址： https://item.jd.com/12743009.html 购买后加陈敬雷老师微信chenjinglei66领取课件代码资料！ 二、课程简介 生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。 GAN可以做很多有趣的应用场景： 1）图像风格化-风格迁移 ； 2）文本生成图片 根据一段文字描述自动生成对应含义的图片。 3）看图说话 也就是图像生成描述，根据图片生成文本。 4）图像超分辨率 图像超分辨率技术分为超分辨率复原和超分辨率重建。 5）图像复原 比如自动的把图片上面马赛克去掉，还原原来的真实图像。 6）对话生成 根据一段文本生成另外一段文本。 下面我们就对GAN的原理进行详细的讲解，然后对实现的源码进行深度解析。 适用人群：适合开发、大学生、职业晋升； 机器学习、神经网络、深度学习TensorFlow开发者； 相关从业者或转行人工智能