Generative Adversarial Nets（譯）
摘要 我們提出了一個通過對抗過程估計生成模型的新框架，在新框架中我們同時訓練兩個模型：一個用來捕獲數據分佈的生成模型G，和一個用來估計樣本來自訓練數據而不是G的概率的判別模型D，G的訓練過程是最大化D產生錯誤的概率。這個框架相當於一個極小化極大的雙方博弈。在任意函數G 和D 的空間中存在唯一的解，其中G恢復訓練數據分佈，並且D處處都等於 1 2 \frac{1}{2} 21。 在G和D 由多層感
相關文章
- 1. Generative Adversarial Nets（譯）
- 2. Generative Adversarial Nets (譯)
- 3. Conditional Generative Adversarial Nets
- 4. paper：Conditional Generative Adversarial Nets
- 5. Generative Adversarial Nets[CycleGAN]
- 6. Generative Adversarial Nets
- 7. cGAN:Conditional Generative Adversarial Nets
- 8. Generative Adversarial Nets[pix2pix]
- 9. Generative Adversarial Nets[BEGAN]
- 10. Generative Adversarial Nets(GAN Tensorflow)
- 更多相關文章...
- • Eclipse 編譯項目 - Eclipse 教程
- • Kotlin 使用命令行編譯 - Kotlin 教程
- • Scala 中文亂碼解決
- • Kotlin學習（一）基本語法
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。
最新文章
- 1. eclipse設置粘貼字符串自動轉義
- 2. android客戶端學習-啓動模擬器異常Emulator: failed to initialize HAX: Invalid argument
- 3. android.view.InflateException: class com.jpardogo.listbuddies.lib.views.ListBuddiesLayout問題
- 4. MYSQL8.0數據庫恢復 MYSQL8.0ibd數據恢復 MYSQL8.0恢復數據庫
- 5. 你本是一個肉體，是什麼驅使你前行【1】
- 6. 2018.04.30
- 7. 2018.04.30
- 8. 你本是一個肉體，是什麼驅使你前行【3】
- 9. 你本是一個肉體，是什麼驅使你前行【2】
- 10. 【資訊】LocalBitcoins達到每週交易比特幣的7年低點
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Generative Adversarial Nets（譯）
- 2. Generative Adversarial Nets (譯)
- 3. Conditional Generative Adversarial Nets
- 4. paper：Conditional Generative Adversarial Nets
- 5. Generative Adversarial Nets[CycleGAN]
- 6. Generative Adversarial Nets
- 7. cGAN:Conditional Generative Adversarial Nets
- 8. Generative Adversarial Nets[pix2pix]
- 9. Generative Adversarial Nets[BEGAN]
- 10. Generative Adversarial Nets(GAN Tensorflow)