2019年2月12日
Generative Adversarial Nets[Wasserstein GAN]
摘要： 本文来自《Wasserstein GAN》，时间线为2017年1月，本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了，其解决了以往GAN训练困难，结果不稳定等问题。 1 引言 本文主要思考的是半监督学习。当我们说学习概率分布，典型的思维是学习一个概率密度。这通常是通过定义一个概率密度的参数化族$(P_{ 阅读全文
posted @ 2019-02-12 18:00 仙守 阅读(1931) 评论(0) 推荐(0)