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    Improving Techniques for Training GANs

    介绍 生成对抗网络(GAN)是一类基于博弈论的生成模型学习方法。 GAN的目标是训练生成器网络,该生成器网络通过将噪声z的向量转换为,从数据分...

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    On the regularization of wasserstein GANs

    摘要 自从他们的发明以来,生成对抗网络(GAN)已经成为一种流行的方法,用于学习对真实(未标记)数据的分布进行建模。Wasserstein GA...

  • 0范数、1范数、2范数

    函数与几何图形往往是有对应关系的,这个很好想象,特别是在三维以下的空间内,函数是几何图像的数学概括,而几何图像是函数的高度形象化,比如一个函数对...

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    WGANs-GP

    WGAN有时仍能生成不良样本或者无法收敛的原因是因为使用权重裁剪对评论家施加了Lipschitz约束,本文提出了一种削减权重的替代方法,能够有效...

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    Wasserstein GAN

    介绍 本文关注的问题是无监督学习。 主要来说,学习概率分布是什么意思? 对此的经典答案是学习概率密度。 通常,这是通过定义一个参数密度系列并找到...

  • pytorch中ConvTranspose2d()

    nn.ConvTranspose2d() 在由多个输入平面组成的输入图像上应用二维转置卷积运算符。该模块可以看作是Conv2d相对于其输入的梯度...

  • linux文件切割合并

    有的时候在移动文件的时候,会出现文件过大的错误,这时候就需要将文件切割的小一点移动过去再进行拼接。 命令参数: 1.首先查看文件大小 2.切割,...

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    DCGANs论文解读

    深度卷积生成对抗网络的非监督表示学习。 近年来,通过卷积网络(CNN)进行监督学习已在计算机视觉应用中得到了广泛采用。 相比之下,CNN的无监督...

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    AdvSemiSeg代码解读

    model = Res_Deeplab(num_classes=args.num_classes) Res_Deeplab函数是作者文中Deep...