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机器学习: 生成对抗网络_生成对抗网络属于机器学习吗

生成对抗网络属于机器学习吗

一、互怼的艺术:从零直达WGAN-GP

[1] 中从很直观的角度,直接构造出WGAN-GP, 很易于理解,下方图示是[1]的思维脉络。
在这里插入图片描述

二、从Wasserstein距离、对偶理论到WGAN

[2] 中详细解释了Wasserstein距离。

三、令人拍案叫绝的Wasserstein GAN

[3] 三中介绍了原始GAN的缺点,阐述了WGAN如何解决这样的缺点。思维导图如下
在这里插入图片描述

参考资料

  • [1] 苏剑林. (2017, Jun 08). 《互怼的艺术:从零直达WGAN-GP 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/4439
  • [2] 苏剑林. (2019, Jan 20). 《从Wasserstein距离、对偶理论到WGAN 》[Blog post]. Retrieved from https://spaces.ac.cn/archives/6280
  • [3] 令人拍案叫绝的Wasserstein GAN
  • [4] 苏剑林. (2018, Nov 07). 《WGAN-div:一个默默无闻的WGAN填坑者 》[Blog post]. Retrieved from https://spaces.ac.cn/archives/6139
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