GAN生成對抗網絡公式推導和證明
生成對抗網絡分爲：1 .生成模型 ，2. 鑑別模型 。其中， 生成模型 從無到有不斷地生成數據，而 鑑別模型 不斷鑑別生成器生成的模型；二者不斷對抗， 生成模型 拼命生成不讓 鑑別模型 識別出來的數據， 鑑別模型 拼命鑑別 生成模型 生成的數據；二者不斷成長，得到最好的 生成模型 和 鑑別模型 。 具體推倒如下： 首先是符號說明, 注意GAN，主要學習的是數據的分佈，最終得到的是兩個一樣的數據分佈
相關文章
- 1. 生成對抗網絡(GAN)
- 2. GAN生成對抗網絡
- 3. 生成對抗網絡（GAN）
- 4. GAN—生成對抗網絡
- 5. GAN -- 生成對抗網絡
- 6. GAN--對抗生成網絡
- 7. Gan 生成對抗網絡
- 8. 生成對抗網絡-GAN
- 9. 生成式對抗網絡（GAN）
- 10. 生成式對抗網絡——Gan（二）
- 更多相關文章...
- • 網絡體系的構成和類型 - TCP/IP教程
- • Eclipse 生成jar包 - Eclipse 教程
- • Github 簡明教程
- • IntelliJ IDEA 代碼格式化配置和快捷鍵
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. 生成對抗網絡(GAN)
- 2. GAN生成對抗網絡
- 3. 生成對抗網絡（GAN）
- 4. GAN—生成對抗網絡
- 5. GAN -- 生成對抗網絡
- 6. GAN--對抗生成網絡
- 7. Gan 生成對抗網絡
- 8. 生成對抗網絡-GAN
- 9. 生成式對抗網絡（GAN）
- 10. 生成式對抗網絡——Gan（二）