weixin_43129474的博客

这里写目录标题学习推进：GAN ——> WGAN ——> WGAN-GP变分推断神经网络分类目标遗留问题 学习推进：GAN ——> WGAN ——> WGAN-GP GAN的问题：GAN的损失函数无法使两个分布重合，会出现生成图片完全失败的情况（比如，我要生成手写数字，但生成器生成的是黑色的图片，完全与手写数字无关）。 WGAN的问题：生成的图片两极分化。 WGAN-GP：解决了两极分化的问题，产生了中间的插值。 变分推断 GAN、VAE、AAE、ALI他们的本质都是可以用变分推

李宏毅GAN学习GAN概述 GAN概述 GAN可让机器做的事：生成图片、句子、诗、文章… vector—>Genarator—>Image—>Discrominator—>scalar 训练目的：使从随机分布中采样的向量生成的图像的分别越接近数据库中图像的分布。 ...