论文：DCGAN

时间 2021-01-12

标签 cnn 繁體版

原文原文链接

这篇文章将CNN应用在GAN上。在传统的CNN结构上主要做了一下三个方面的修改： 1）使用strided convolutions代替deterministic spatial pooling functions。这样可以使网络自己学习到spatial function 2）消除全连接层。global averaged pooling 虽然可以使模型stability但是会hurt conv

>>阅读原文<<

1. 论文笔记-DCGAN
2. DCGAN 论文简单解读
3. 【论文快读】DCGAN（2014）
4. DCGAN论文阅读笔记
5. GAN论文研读(二)-----DCGAN
6. GAN论文阅读——DCGAN
7. （转）GAN论文阅读——DCGAN
8. DCGAN论文笔记+源码解析
9. 读DCGAN文章
10. DCGAN原文讲解
更多相关文章...
• CAP理论是什么？ - NoSQL教程
• R XML 文件 - R 语言教程
• Scala 中文乱码解决
• 三篇文章了解 TiDB 技术内幕——说存储

最新文章

1. 安装cuda+cuDNN
2. GitHub的使用说明
3. phpDocumentor使用教程【安装PHPDocumentor】
4. yarn run build报错Component is not found in path “npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index“
5. 精讲Haproxy搭建Web集群
6. 安全测试基础之MySQL
7. C/C++编程笔记：C语言中的复杂声明分析，用实例带你完全读懂
8. Python3教程(1)----搭建Python环境
9. 李宏毅机器学习课程笔记2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
10. 阿里云ECS配置速记

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. 论文笔记-DCGAN
2. DCGAN 论文简单解读
3. 【论文快读】DCGAN（2014）
4. DCGAN论文阅读笔记
5. GAN论文研读(二)-----DCGAN
6. GAN论文阅读——DCGAN
7. （转）GAN论文阅读——DCGAN
8. DCGAN论文笔记+源码解析
9. 读DCGAN文章
10. DCGAN原文讲解

>>更多相关文章<<