蒙特利爾大學Bengio團隊攜手多倫多大學帶來最新成果：方差正則化對抗學習

雷鋒網消息，由多倫多大學與蒙特利爾大學的Karan Grewal、R Devon Hjelm、Yoshua Bengio三人近日合作發表的文章《Variance Regularizing Adversarial Learning》提出了一種方差正則化對抗學習方法（Variance Regularizing Adversarial Learning， VGAL）。相比以往的對抗生成網絡（GAN），V

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