RL-GAN Net -- 首个将强化学习与GAN结合的网络

RL-GAN Net 引言 背景知识 强化学习 生成对抗网络 核心思想 基本框架 损失函数 网络结构 实验结果对比 总结 引言 作者首次将强化学习和生成对抗网络结合起来，用于点云数据生成。通过控制GAN将有噪声的部分点云数据转换为高保真度的补全形状。由于GAN不稳定且难以训练，作者通过：（1）在隐空间表示上训练GAN来解决该问题，该表示的维数与原始点云输入相比减小了；（2）使用RL agent来找

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