JavaShuo
栏目
标签
[解读] ClusterGAN : Latent Space Clustering in Generative Adversarial Networks
时间 2020-12-23
标签
深度学习
机器学习
繁體版
原文
原文链接
链接: https://arxiv.org/abs/1809.03627v2 ClusterGAN 是一个 GAN 的变体, 通过使得生成样本反推的隐变量在隐空间中具有明显的簇的特征, 来提升 GAN 的性能. 相关工作 InfoGAN [4] 是一个研究在隐空间中进行可解释性的表征学习的开创新方法, 目标是创建可解释性的和可解的隐变量. 虽然 InfoGAN 使用了离散的隐变量, 但它不是为聚类
>>阅读原文<<
相关文章
1.
Graphical Generative Adversarial Networks
2.
[解读] Coupled Generative Adversarial Networks
3.
Triangle Generative Adversarial Networks
4.
Contrastive Generative Adversarial Networks
5.
A wizard’s guide to Adversarial Autoencoders: Part 2, Exploring latent space with Adversarial Autoen
6.
[Style Transfer]—Generative adversarial networks and adversarial method in biomedical image analysis
7.
Self-Attention Generative Adversarial Networks 论文解读
8.
Generative Adversarial Networks: An Overview文献阅读笔记
9.
[解读] COEGAN Evaluating the Coevolution Effect in Generative Adversarial Networks
10.
Generative Adversarial Networks overview(2)
更多相关文章...
•
XSLT
和
元素
-
XSLT 教程
•
SQL IN 操作符
-
SQL 教程
•
JDK13 GA发布:5大特性解读
•
Scala 中文乱码解决
相关标签/搜索
networks
adversarial
generative
clustering
latent
space
解读
ctrl+space
ctl+space
阅读理解
Spring教程
MyBatis教程
NoSQL教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
说说Python中的垃圾回收机制?
2.
蚂蚁金服面试分享,阿里的offer真的不难,3位朋友全部offer
3.
Spring Boot (三十一)——自定义欢迎页及favicon
4.
Spring Boot核心架构
5.
IDEA创建maven web工程
6.
在IDEA中利用maven创建java项目和web项目
7.
myeclipse新导入项目基本配置
8.
zkdash的安装和配置
9.
什么情况下会导致Python内存溢出?要如何处理?
10.
CentoOS7下vim输入中文
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
Graphical Generative Adversarial Networks
2.
[解读] Coupled Generative Adversarial Networks
3.
Triangle Generative Adversarial Networks
4.
Contrastive Generative Adversarial Networks
5.
A wizard’s guide to Adversarial Autoencoders: Part 2, Exploring latent space with Adversarial Autoen
6.
[Style Transfer]—Generative adversarial networks and adversarial method in biomedical image analysis
7.
Self-Attention Generative Adversarial Networks 论文解读
8.
Generative Adversarial Networks: An Overview文献阅读笔记
9.
[解读] COEGAN Evaluating the Coevolution Effect in Generative Adversarial Networks
10.
Generative Adversarial Networks overview(2)
>>更多相关文章<<