利炳根

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发布时间:2017-09-09 14:02:06

GAN应用集中在图像生成,NLP、Robt Learning也有拓展。类似于NLP中的Actor-Critic。 https://arxiv.org/pdf/1610.01945.pdf 。Generative Adversarial Nets。构建两个网络,一个G生成网络,一个D区分网络。训练,G网络loss log(1-D(G(z))),D网络loss -(log(D(x))+log(1-D(G(z))),不是Cross Entropy。数据输入,G网络输.........【阅读全文】

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发布时间:2017-09-04 22:35:31

Ian J. Goodfellow 论文:https://arxiv.org/abs/1406.2661两个网络:G(Generator),生成网络,接收随机噪声Z,通过噪声生成样本,G(z)。D(Dicriminator),判别网络,判别样本是否真实,输入样本x,输出D(x)代表x真实概率,如果1,100%真实样本,如果0,代表不可能是真实样本。训练过程,生成网络G尽量生成真实样本欺骗.........【阅读全文】

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