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RM-MEDA:A Regularity Model Based Multiobjective Estimation of Distribution Algorithm -
Conditional Generative Adversarial Nets在生成对抗网络GAN提出之后，又出现了一种条件对抗网络CGAN。CGAN能够通过简单地提供数据来构造，希望对生成器和判别器都进行条件化。通过实验验证了给模型可以生成以类标签为...
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为什么GAN难以训练翻译博客：GAN — Why it is so hard to train Generative Adversarial Networks! 通常情况下，识别莫奈的绘画要比模...
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An Evolution Path-Based Reproduction Operator for Many-Objective Optimization摘要 在高维目标空间中，高维优化算法（MaOPs）一般采用一组分布广泛的参考向量来增加到Pareto front的选择压力。然而，很少有研究如何在决策空间中在参考向量的帮助下...
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Generative Adversarial Nets摘要 我们提出一种新的框架通过对抗过程来估计生成模型，该框架由两部分模型组成：生成模型G用来捕获真实数据分布；判别模型D用来判别输入样本的真实性，一般采用概率表示。G的训练过...
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李宏毅深度学习(六):Generative Adversarial Network (GAN)最近看了李宏毅老师的深度学习视频课程，真的是讲得十分细致，从头到尾看下来一遍，对深度学习模型有了一个基本的认识，趁着脑子还能记着一些东西，赶紧把学到的东西记录下来，以备后用。...
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Evolutionary Generative Adversarial Networks摘要 生成对抗网络（GAN）能够有效地为真实数据学习生产模型。然而，现有的GANs（GAN及其变体）往往存在诸如不稳定性和模式崩溃等训练问题。在本文中，我们提出一种新的GAN...
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