Wasserstein GAN

時間 2020-12-30

標籤 WGAN 简体版

原文原文鏈接

轉自：https://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/56003908 來自Martin Arjovsky 100 等人的「Wasserstein GAN」。 1. 簡介本文關心的問題爲無監督學習問題。學習11個概率分佈意味着什麼？傳統的回答：學習概率密度。常通過定義密度(Pθ)θ∈Rd(Pθ)θ∈Rd的參數化（parameterized）簇，並

>>阅读原文<<

1. Wasserstein GAN
2. 【WGAN】Wasserstein GAN
3. WGAN(2017)：Wasserstein GAN
4. W-GAN系 (Wasserstein GAN、 Improved WGAN)
5. GAN-overview reading note（3）Wasserstein GAN
6. 帶你漫遊 Wasserstein GAN
7. 還記得Wasserstein GAN嗎？
8. Wasserstein GAN有這麼神！嗎？
9. Wasserstein GANs 三部曲（二）:Wasserstein GAN論文的理解
10. 使用Wasserstein GAN生成小狗圖像
更多相關文章...

相關標籤/搜索

wasserstein

gan

GAN與NLP

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. python的安裝和Hello，World編寫
2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
4. static關鍵字和構造代碼塊
5. JVM筆記
6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
9. 數據預處理---缺失值
10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？

本站公眾號

歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息

1. Wasserstein GAN
2. 【WGAN】Wasserstein GAN
3. WGAN(2017)：Wasserstein GAN
4. W-GAN系 (Wasserstein GAN、 Improved WGAN)
5. GAN-overview reading note（3）Wasserstein GAN
6. 帶你漫遊 Wasserstein GAN
7. 還記得Wasserstein GAN嗎？
8. Wasserstein GAN有這麼神！嗎？
9. Wasserstein GANs 三部曲（二）:Wasserstein GAN論文的理解
10. 使用Wasserstein GAN生成小狗圖像

>>更多相關文章<<