基于自编码器的生成对抗网络AEGAN
基于自编码器的生成对抗网络AEGAN 1 introduction autoencoder是一个很好的特诊提取模型，然而，如果我们使用autoencoder的decoder部分来当做一个generator，效果并不好，主要原因在于，我们提取出的h本身是一个启发式的特征，没有任何显式含义，所以在利用decoder来做generation的时候，我们无法给出一个有意义的关于h的分布。 GAN最为一个很
相关文章
- 1. DeepDGA：基于生成对抗网络的DGA生成与检测
- 2. 生成对抗网络(GAN)
- 3. GAN生成对抗网络
- 4. 生成对抗网络
- 5. 生成对抗网络（二）
- 6. 生成对抗网络（GAN）
- 7. GAN—生成对抗网络
- 8. 图生成对抗网络
- 9. 生成对抗网络（一）
- 10. 对抗生成网络
- 更多相关文章...
- • TCP/IP网络访问层的构成 - TCP/IP教程
- • 网络体系的构成和类型 - TCP/IP教程
- • ☆基于Java Instrument的Agent实现
- • Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统
相关标签/搜索
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
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. DeepDGA：基于生成对抗网络的DGA生成与检测
- 2. 生成对抗网络(GAN)
- 3. GAN生成对抗网络
- 4. 生成对抗网络
- 5. 生成对抗网络（二）
- 6. 生成对抗网络（GAN）
- 7. GAN—生成对抗网络
- 8. 图生成对抗网络
- 9. 生成对抗网络（一）
- 10. 对抗生成网络