Início Projetos Keras-GAN
Keras-GAN
Python

Keras-GAN

Implementações Keras de Redes Adversariais Generativas.

por eriklindernoren · GitHub
Estrelas
Forks
Licença
Criado
Último commit
Categoria
Linguagem
deep-learninggangenerative-adversarial-networksMITPython
Ver no GitHub
Em palavras simples

Implemente vários tipos de Redes Adversariais Generativas usando Keras, com base em artigos de pesquisa.

Mantem este projeto?

Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.

Reivindicar esta pagina →
Keras-GAN — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
9.21k9.20k
2026-07-042026-08-31
📈 Acompanhe Keras-GAN

Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.

Grátis · sem cartão · cancele quando quiser
Receber alertas por e-mail →
📄 Sobre

Implementações Keras de Redes Adversariais Generativas.

Keras-GAN tem 9.2k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 3.1k vezes. Keras-GAN é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2017. Keras-GAN está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: deep-learning, gan, generative-adversarial-networks, keras.

Frequently asked questions

O que é Keras-GAN?

Implementações Keras de Redes Adversariais Generativas.

Keras-GAN é de código aberto?

Keras-GAN é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.

Keras-GAN é gratuito?

Sim. Keras-GAN é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está Keras-GAN?

Keras-GAN está disponível sob a licença MIT.

Em que linguagem Keras-GAN está escrito?

Keras-GAN é escrito principalmente em Python.

🏅 Mantenedor deste projeto?
olud.ai badge — Keras-GAN

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=eriklindernoren-keras-gan)](https://olud.ai/project/eriklindernoren-keras-gan.html)
Mais opções de badge →
🧬 Partilha ADN com🧬 Ver o mapa de ADN →

Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.