必威英雄联盟问题标记(generative-adversarial-networks)
对于与生必威英雄联盟成对抗网络(GANs)相关的问题，J. Goodfellow等人在2014年的论文生成对抗网络(generative adversarial Nets)中介绍。GAN由歧视模型(D)和生成模型(G),鉴别器D需要区分数据生成器生成的G和数据训练集,而发电机G需要生成数据,鉴别器D不能完成其任务。必威电竞
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他们所说的“矛盾损失”是什么意思?
在https://arxiv.org/pdf/2009.07047v1.pdf论文的第4页中，指出$VAE_1$的编码器$E_{R,X}$试图以一个矛盾的损失愚弄识别器，以确保$R$和$X$被映射…
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用GANs生成包含特定特征的假脸
我想了解Deepfakes是如何产生的，到目前为止，我明白他们主要通过使用GAN和AutoEncoders而产生。autoencoders部分是可以理解的，但是什么......
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解释GaN中鉴别者假丢失和发电机损失之间的图形模式的差异
在GaN（生成的对抗网络）中，让我们将“二进制交叉熵”作为鉴别器的损失函数$$（总体\;丢失= - \ SUM log（d（x_i）） - \ sum log（1-d（g（z_i）））$$ $$在哪里\ ...
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在矿山纸上，为什么$ \ hat {g} _b $偏见，指数移动平均值如何降低偏差？
在阅读互信息神经估计(Mutual Information Neural Estimation, MINE)的论文[1]时，我遇到了第3.2节修正随机梯度的偏差。提出的方法需要计算…
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