对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231N
机构名称:
¥ 1.0

生成对抗网(GAN)[4]被提议为计算机视觉领域中的生成建模框架。gan从训练数据样本中学习了概率分布,因此从Random Noises生成了新图像。此“学习和生成”机制建立在对手上,一个分类器作为判别模型,以确定是否直接从数据中采样图像还是由发电机生成,也是另一个具有从随机噪声生成图像的代理组件。损失功能鼓励发电机使歧视器将生成的图像分类为实际数据。正如CS231N讲座中所讨论的那样,由于生成模型的本质是检测现有数据中的概率密度,然后对Vanilla Gan及其变体产生,因此这些gan犯罪者的最终输出的最终输出被模型为输入图像的可能性,是从数据中采样的实际图像,而不是生成的。这在以前的工作中被证明是有效的。但是,我们可以考虑其他方法,其中之一是Wasserstein-Gan(Wgan),它不训练歧视者(评论家)作为分类器输出

对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231N

对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231NPDF文件第1页

对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231NPDF文件第2页

对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231NPDF文件第3页

对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231NPDF文件第4页

对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231NPDF文件第5页

相关文件推荐

探索
2025 年
¥1.0
探索5G
2024 年
¥3.0
探索
2022 年
¥1.0
探索海事和
2024 年
¥8.0
一项定性研究,探索
使用探索和
2024 年
¥1.0
探索萘1,5- ...
2024 年
¥1.0
探索1 ...
2024 年
¥2.0
心率探索
1900 年
¥1.0
探索与...
2021 年
¥2.0
7有效探索
2024 年
¥1.0
探索锂...
2024 年
¥2.0
概念计划:探索
2016 年
¥1.0
探索分类学和
2025 年
¥1.0
4探索心脏
2024 年
¥1.0
招聘作为探索
2024 年
¥10.0
空间的探索
2004 年
¥1.0
探索OSPF
2024 年
¥13.0
探索肠外微生物组
2024 年
¥1.0
探索空间
2021 年
¥1.0
探索能源
2020 年
¥1.0
探索交叉点
2023 年
¥2.0
探索无限
2023 年
¥4.0
科学探索
2024 年
¥1.0
探索量子
2007 年
¥61.0
夏季探索营
2020 年
¥2.0
探索可能性
2020 年
¥1.0