Bayesian Conditional Generative Adverserial Networks 论文笔记
Abstract 传统GAN使用确定性生成器函数（通常是神经网络）将随机噪声输入z变换为鉴别器试图区分的样本x。 我们提出了一种新的GAN，称为贝叶斯条件生成对抗网络（BC-GAN），它使用随机生成器函数将确定性输入y'转换为样本x。 实验表明，所提出的BC-GAN优于现有技术。 Introduction 生成对抗网（GAN）是一类新的模型，用于解决机器学习中无监督学习长期存在的问题。 这些
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