Generative Adversarial Nets[Improved GAN]
0.背景 Tim Salimans等人认为之前的GANs虽然可以生成很好的样本，然而训练GAN本质是找到一个基于连续的，高维参数空间上的非凸游戏上的纳什平衡。然而不幸的是，寻找纳什平衡是一个十分困难的问题。在现有的针对特定场景算法中，GAN的实现通常是使用梯度下降的方法去训练GAN网络的目标 ...
原文：Improved GAN
https: www.bilibili.com video av p 从之前讲的basic gan延伸到unified framework，到WGAN 再到通过WGAN进行Generation和Transformation 复习一下GAN， 首先我们有一个目标，target分布，Pdata， 蓝色部分表示Pdata高，即从这部分取出的x都是符合预期的，比如这里的头像图片 GAN的目的就是训练一个g ...
2018-07-20 10:54 0 813 推荐指数：
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