摘要：
什么是深度学习里的Embedding？ 这个概念在深度学习领域最原初的切入点是所谓的Manifold Hypothesis（流形假设）。流形假设是指“自然的原始数据是低维的流形嵌入于(embedded in)原始数据所在的高维空间”。那么，深度学习的任务就是把高维原始数据（图像，句子）映射到低维流形 阅读全文
摘要：
主要包括谱归一化（Spectral Normalization）、截断技巧（Truncation Trick）和正交正则化（orthogonal regularization） 一、创新点： （一） 本文对网络结构进行了两个修改，改善了可扩展性（scalability）；修改了正则化方法（regul 阅读全文
摘要：
1、基于原图（source image），模型首先生成场景图，接下来用户对场景图进行修改，通过修改场景图来完成图像的语义编辑，最后模型根据修改的场景图生成新的图片。 2、不需要image对，目标就是通过给定用户一张图结构，用户通过更改节点关系，模型根据新的图结构与原图进行修改获得新图片。 3、给定一 阅读全文