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 阅读全文
posted @ 2018-03-01 23:29 仙守 阅读(1729) 评论(0) 推荐(0) 编辑