从“判断力”到“创造力”：GAN在图像生成上的应用
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。GAN自从Ian Goodfellow 在2014年提出，到现在已经在各个领域展示了其巨大的影响力。
GAN最常使用的地方就是图像生成，以及用GAN生成的图像来做数据增强。GAN在图像生成上取得的巨大的成功，无疑取决于 GAN 在博弈下不断提高建模能力，最终实现以假乱真的图像生成。如今，GAN应用更佳的广泛，早已不仅限于图像生成领域：
游戏、VR领域，颠覆传统人类美工的工作方式，生成全真实的场景。
电影、视频领域，全虚拟演员、偶像成为可能。
软件开发领域，实现AI自动编程与设计，譬如根据线框草图生成界面效果图，譬如Google通过GAN将微信图片生成地图图片。
电子商务领域，依靠GAN代替图片叠加来实现真实的“虚拟试衣间”。
艺术创作领域，文字语义生成图片、从低分辨率图片生成高分辨率图片，照片缺陷自动修复......都运用到GAN。
直播预告
9月21日（今晚）20点，《深入理解Java虚拟机》作者周志明。以从“判断力”到“创造力”为题，为你深入讲解GAN在图像生成上的应用。敬请期待。
讲师介绍
周志明,资深Java技术专家-机器学习技术专家和企业级开发技术专家，现任远光软件研究院院长。
开源技术的积极倡导者和推动者，对计算机科学相关的多个领域都有深刻的见解，尤其是人工智能-Java技术和敏捷开发等，对虚拟机技术有非常深入的研究。
已正式出版过七部计算机技术书籍，撰写过两部开源文档，口碑和销量均有幸得到读者的认可。其中四本书在豆瓣上获得了9.0分或以上的评价，“深入理解Java虚拟机”系列重印超过40次，总销量逾30万册。
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