Evolutionary Generative Adversarial Networks-论文简介-进化算法+GANs

最新推荐文章于 2025-03-21 16:58:36 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文为2018年发表于于IEEE Transactions on Evolutionary Computation的Evolutionary Generative Adversarial Networks，作者： Chaoyue Wang ; Chang Xu ; Xin Yao ; Dacheng Tao 主要特点是将传统的进化算法与对抗生成网络相结合，从何解决了GAN网络的训练不稳定以及模式崩溃的问题，原文：

click here：Wang C , Xu C , Yao X , et al. Evolutionary Generative Adversarial Networks[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2018.

 

 

1、文章背景

1.1基础知识：

GANs的基本原理：click here

GANs目前面临的挑战：click here

GANs模型的简单TensorFlow实现：click here

1.2 进化算法的基本原理

简介 : 受自然进化的启发，进化算法的本质是将可能的解决方案等同于群体中的个体，通过变异产生后代，并根据适应度选择适当的解决方案。遵循的基本原则：survival of the fittest；

应用 ：进化算法主要应用在包括建模，优化和设计

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