04 2018 档案
摘要：网址：https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/76639460
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摘要：Iterative Policy Evaluation How to Improve a Policy Value Iteration Every-Visit Monte-Carlo Policy Evaluation
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摘要：Transposed convolutions也称作fractionally strided convolutions(本人比较喜欢这个称呼，比较直观)，Upconvolution，deconvolutions i:表示一般卷积时候的输入图片的大小i*i i':表示反卷积时候的输入图片的大小 k:表
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摘要：GAN目前是机器学习中非常受欢迎的研究方向。主要包括有两种类型的研究，一种是将GAN用于有趣的问题，另一种是试图增加GAN的模型稳定性。 事实上，稳定性在GAN训练中是非常重要的。起初的GAN模型在训练中存在一些问题，e.g., 模式塌陷（生成器演化成非常窄的分布，只覆盖数据分布中的单一模式）。模式
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摘要：Generative Adversarial Nets（简称GAN）是一种非常流行的神经网络。 它最初是由Ian Goodfellow等人在NIPS 2014论文中介绍的。 这篇论文引发了很多关于神经网络对抗性训练的兴趣，论文的引用次数已接近2700+。 许多变形的GAN出现了：DCGAN，Sequ
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摘要：链接：https://kexue.fm/archives/5253 分布变换 通常我们会拿VAE跟GAN比较，的确，它们两个的目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量Z生成目标数据X的模型，但是实现上有所不同。更准确地讲，它们是假设了Z服从某些常见的分布（比如正态分布或均匀分布），然后希望训练一个模
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摘要：链接：https://kexue.fm/archives/5343
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