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GAN 爲什麼需要如此多的噪聲?
時間 2021-01-07
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2020-03-17 17:22:17 文 | Conor Lazarou 譯 | Mr Bear 對抗生成網絡(GAN)是一種在給定一組舊的「真實」樣本的情況下,生成新的「人造」樣本的工具。這些樣本幾乎可以是任何的東西:手寫數字、人臉圖片、表現主義繪畫作品,等等所有你能想出的物體。 爲了實現這一點,GAN 會學習到原始數據集背後的底層數據分佈。在整個訓練過程中,生成器會近似這個分佈,而判
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