GAN在網絡表示中的應用--GraphGAN、Adversarial Network Embedding
GAN(Generative Adversarial Networks)在圖像、文本數據的表示學習中應用廣泛。對抗網絡包含兩部分，生成器和判別器。生成器的目的是生成與真實數據儘可能相似的數據，去「欺騙」判別器；判別器的目的是儘可能地將真實數據和生成的數據區分開。對抗訓練就是生成器和判別器之間的一種「zero-sum」博弈，此消彼長，達到難以區分真實數據和生成器生成數據的效果。 GraphGAN G
相關文章
- 1. GAN(Generative Adversarial Network ）對抗生成網絡
- 2. 對抗生成網絡（Generative Adversarial Network, GAN）
- 3. Adversarial Network Embedding論文解讀
- 4. GAN在網絡特徵學習中的一些應用
- 5. 網絡嵌入（network embedding）
- 6. 網絡表示學習綜述：一文理解Network Embedding
- 7. 生成對抗網絡（GAN，Generative Adversarial Network）介紹
- 8. GAN相關：PAN（Perceptual Adversarial Network）/ 感知對抗網絡
- 9. 遷移學習GAN網絡：Generative Adversarial Nets
- 10. Generative Adversarial Nets-GAN生成對抗網絡
- 更多相關文章...
- • Redis在Java Web中的應用 - Redis教程
- • 在Spring中使用Redis - Redis教程
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
- • C# 中 foreach 遍歷的用法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. GAN(Generative Adversarial Network ）對抗生成網絡
- 2. 對抗生成網絡（Generative Adversarial Network, GAN）
- 3. Adversarial Network Embedding論文解讀
- 4. GAN在網絡特徵學習中的一些應用
- 5. 網絡嵌入（network embedding）
- 6. 網絡表示學習綜述：一文理解Network Embedding
- 7. 生成對抗網絡（GAN，Generative Adversarial Network）介紹
- 8. GAN相關：PAN（Perceptual Adversarial Network）/ 感知對抗網絡
- 9. 遷移學習GAN網絡：Generative Adversarial Nets
- 10. Generative Adversarial Nets-GAN生成對抗網絡