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仙守
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2018年3月1日
Generative Adversarial Nets[EBGAN]
摘要: 0. 背景 Junbo Zhao等人提出的“基于能量的GAN”网络,其将判别器视为一个能量函数而不需要明显的概率解释,该函数可以是一个可训练的损失函数。能量函数是将靠近真实数据流形的区域视为低能量区域,而远离的视为高能量区域。和“概率GAN”相似,训练中,生成器会尽可能生成最小能量时候的伪造样本,而
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posted @ 2018-03-01 23:29 仙守
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