深度学习【42】EBGAN
论文：ENERGY-BASED GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS EBGAN的思想是，将D网络看做一个能量方程。当G网络生成的数据靠近真实的数据流形区域时能量就比较低，相反的能量就高。EBGAN能生成更好的图片以及更高分辨率（256*256） EBGAN的损失函数不再是传统GAN使用交叉熵损失函数。而是： 其中D(x) = ||Dec(Enc(x))-x||，也就是D
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