GAN學習筆記:MMGAN:Manifold-Matching Generative Adversarial Network
一、主要思想 MMGAN的一個重要思想在於：數據可以分爲兩個不同的manifold：真實數據和生成數據。 那麼，訓練G的目標就是儘可能地match這兩個manifold。 在MMGAN中，不妨用球形來表示manifold，這樣，可以使用指數平滑來得到球的中心和半徑，此外，針對mode collapse的問題，MMGAN也進行了相關的工作來提升數據的diversity，接下來會具體介紹。 二、Man
相關文章
- 1. GAN（Generative Adversarial Network）的學習歷程
- 2. Generative Adversarial nets（GAN）學習筆記
- 3. 李宏毅學習筆記30.GAN.01.Introduction of Generative Adversarial Network
- 4. Deep Generative Model2--GAN(Generative Adversarial Network)-cont
- 5. GAN(Generative Adversarial Net)
- 6. 遷移學習GAN網絡：Generative Adversarial Nets
- 7. GAN(Generative Adversarial Network ）對抗生成網絡
- 8. 對抗生成網絡（Generative Adversarial Network, GAN）
- 9. Generative Adversarial Network (GAN) papers (2018.2.4 更新）
- 10. Generative Adversarial Nets (GAN) 閱讀筆記
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
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）的學習歷程
- 2. Generative Adversarial nets（GAN）學習筆記
- 3. 李宏毅學習筆記30.GAN.01.Introduction of Generative Adversarial Network
- 4. Deep Generative Model2--GAN(Generative Adversarial Network)-cont
- 5. GAN(Generative Adversarial Net)
- 6. 遷移學習GAN網絡：Generative Adversarial Nets
- 7. GAN(Generative Adversarial Network ）對抗生成網絡
- 8. 對抗生成網絡（Generative Adversarial Network, GAN）
- 9. Generative Adversarial Network (GAN) papers (2018.2.4 更新）
- 10. Generative Adversarial Nets (GAN) 閱讀筆記