对抗自编码器:Adversarial Autoencoders

前一篇文章介绍了原始的GAN理论,包括后续提出的可以适用于更高分辨率的DCGAN在内,其模型本质都是训练一个生成器G,而后去不断欺骗一个也在实时更新的判别器D,虽然这个模型框架必定程度上很是好的解决了以往Generative Model须要很是多监督信息的弊端(例如Learning to Generate Chairs, Tables and Cars with Convolutional Net
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