JavaShuo
欄目
標籤
GAN和VAEs關於KL散度的比較
時間 2020-12-25
標籤
深度學習
简体版
原文
原文鏈接
Gan的優化目標是達到納什均衡(爲了使損失函數達到最優,生成器與判別器均不會單獨改變而是互相對抗),從而儘可能準確的恢復P(data), variational autoEncoder方法通常能夠獲得很好的似然,但生成低質量的樣本。GAN能生成更好的樣本,但跟FVBNs,VAEs比起來,更難優化。 GAN能生成更真實的樣本是因爲GAN最小化Jensen-Shannon divergence, 而V
>>阅读原文<<
相關文章
1.
KL Divergence KL散度
2.
KL散度
3.
交叉熵與KL散度(相對熵)總結比較
4.
KL 散度理解
5.
淺談KL散度
6.
KL散度(Kullback-Leibler_divergence)
7.
KL散度的理解(GAN網絡的優化)
8.
KL散度的定義
9.
KL散度的理解
10.
正向KL散度與反向KL散度
更多相關文章...
•
PHP 類型比較
-
PHP教程
•
PHP 太空船運算符(組合比較符)
-
PHP 7 新特性
•
適用於PHP初學者的學習線路和建議
•
☆基於Java Instrument的Agent實現
相關標籤/搜索
gan
比較
關於
比較詳細的
比較級
可比較
比較器
相比較
比較慢
XLink 和 XPointer 教程
NoSQL教程
Spring教程
調度
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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.
網絡層協議以及Ping
2.
ping檢測
3.
爲開發者總結了Android ADB 的常用十種命令
4.
3·15 CDN維權——看懂第三方性能測試指標
5.
基於 Dawn 進行多工程管理
6.
缺陷的分類
7.
阿里P8內部絕密分享:運維真經K8S+Docker指南」,越啃越香啊,寶貝
8.
本地iis部署mvc項目,問題與總結
9.
InterService+粘性服務+音樂播放器
10.
把tomcat服務器配置爲windows服務的方法
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
KL Divergence KL散度
2.
KL散度
3.
交叉熵與KL散度(相對熵)總結比較
4.
KL 散度理解
5.
淺談KL散度
6.
KL散度(Kullback-Leibler_divergence)
7.
KL散度的理解(GAN網絡的優化)
8.
KL散度的定義
9.
KL散度的理解
10.
正向KL散度與反向KL散度
>>更多相關文章<<