你即將離開本站

並前往https://medium.com/@ze_lig/%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8F%E5%B0%8D%E6%8A%97%E7%B6%B2%E8%B7%AF-generative-adversarial-network-gan-%E6%9D%8E%E5%BC%98%E6%AF%85-ml2021-6-f5c24ca650c3

生成式對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)_李弘毅

公式 即尋找一組generation 參數，使得PG 和Pdata 之間的diversion 達到最小。 這和第一堂所說的找一組loss function 很像。

確定！ 回上一頁

查詢 「生成對抗網路公式」的人也找了：

  1. 生成對抗 網 路 原理
    2.
  2. GAN 機器學習
    3.
  3. Adversarial loss
    4.
  4. GAN train 不 起來
    5.
  5. Gan gradient
    6.
  6. GAN JS divergence
    7.
  7. 生成對抗網路論文
    8.
  8. GAN mode collapse
    9.