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文档简介

GeneratIveAdversarialNetwork GAN模型没有损失函数,优化过程是一个“二元极小极大博弈(minimaxtwo- yergameminmaxV(D,G)

(x)[logD(x)]

1根据实际的结果,它们看上去可以比其它模型产生了更好 3不需要设计遵循任何种类的因式分解的模型,任何生成器 4.无需利用 1.解决不收敛(non-convergence)2.难以训练 问题(collapse3.yerminimaxgame I0=I,K表示金字塔的层数。 解释的有隐含意义的c。彻底解决GAN训练不稳定的问题,不再需要平衡生成器和 可解释,产生更真的图像,并能用于学习的无监督

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