Generative Adverarial Nets 原文閱讀筆記
Generative Adverarial Nets 寫在前面 G是用來逼近真實數據的分佈的，但是G沒有顯式的給出分佈，而是學習了一種映射，從噪聲數據到目的數據的映射。 有一種說法是D其實是損失函數的一部分，GAN的優勢就在於自動學習損失函數。可以這麼理解，對於G生成的數據，我們沒有人工的給出標籤，而是通過D去給標籤，判斷好不好，或者說通過D給出G的損失，從而更新G。 總之，G給出了一個從噪聲分佈
相關文章
- 1. 【閱讀筆記】Generative Adversarial Nets
- 2. Generative Adversarial Nets 論文閱讀筆記
- 3. 論文閱讀——《Generative Adversarial Nets》
- 4. Generative Adversarial Nets (GAN) 閱讀筆記
- 5. Generative Adversarial Nets論文筆記
- 6. 論文筆記：Generative Adversarial Nets
- 7. 論文閱讀——《Conditional Generative Adversarial Nets》
- 8. GAN初探（論文Generative Adversarial Nets閱讀筆記）
- 9. 論文閱讀筆記（四十六）：Generative Adversarial Nets
- 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
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 【閱讀筆記】Generative Adversarial Nets
- 2. Generative Adversarial Nets 論文閱讀筆記
- 3. 論文閱讀——《Generative Adversarial Nets》
- 4. Generative Adversarial Nets (GAN) 閱讀筆記
- 5. Generative Adversarial Nets論文筆記
- 6. 論文筆記：Generative Adversarial Nets
- 7. 論文閱讀——《Conditional Generative Adversarial Nets》
- 8. GAN初探（論文Generative Adversarial Nets閱讀筆記）
- 9. 論文閱讀筆記（四十六）：Generative Adversarial Nets
- 10. 論文-閱讀翻譯+筆記-Generative Adversarial Nets