論文閱讀: Generative Warface Nets: Ensemble via Adversaries and Collaborators
本文提出了一個基於集成學習的GAN 模型，利用多個生成器和判別器，能夠更好地生成圖片。 傳統方法存在的問題： 1）valid gradients learning is difficult 2) collapsing mode — diversities 解決方法 1）reformulate the original loss functions 2） aux
相關文章
- 1. 論文閱讀——《Generative Adversarial Nets》
- 2. 論文閱讀——《Conditional Generative Adversarial Nets》
- 3. Generative Adversarial Nets 論文閱讀筆記
- 4. 【閱讀筆記】Generative Adversarial Nets
- 5. 論文閱讀筆記（四十六）：Generative Adversarial Nets
- 6. Generative Adverarial Nets 原文閱讀筆記
- 7. 閱讀論文 GraphGAN: Graph Representation Learning with Generative Adversarial Nets
- 8. GAN初探（論文Generative Adversarial Nets閱讀筆記）
- 9. 【論文閱讀】MEAL: Multi-Model Ensemble via Adversarial Learning
- 10. 論文-閱讀翻譯+筆記-Generative Adversarial Nets
- 更多相關文章...
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • C# 文本文件的讀寫 - C#教程
- • RxJava操作符（七）Conditional and Boolean
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文閱讀——《Generative Adversarial Nets》
- 2. 論文閱讀——《Conditional Generative Adversarial Nets》
- 3. Generative Adversarial Nets 論文閱讀筆記
- 4. 【閱讀筆記】Generative Adversarial Nets
- 5. 論文閱讀筆記（四十六）：Generative Adversarial Nets
- 6. Generative Adverarial Nets 原文閱讀筆記
- 7. 閱讀論文 GraphGAN: Graph Representation Learning with Generative Adversarial Nets
- 8. GAN初探（論文Generative Adversarial Nets閱讀筆記）
- 9. 【論文閱讀】MEAL: Multi-Model Ensemble via Adversarial Learning
- 10. 論文-閱讀翻譯+筆記-Generative Adversarial Nets