本文档是将简单模型和复杂模型的效果对比的相关论文做了一个整理。
神经网络本身就像一个黑箱子,看得见,摸不着,解释不好。由于神经网络具有良好的层次结构,很自然地就有人开始关注,能否通过这些层次结构来很好地解释网络?
ppt中主要是介绍了,互信息在InfoGAN中的应用,InfoGAN中的c和c'之间的转换这两个方面的知识。
神经网络不work的时候,我们需要检查哪些东西?ppt中包含常见的九个方面,以及做的相关的实验的对比,来进一步的说明和解释。
GAN、DCGAN、WGAN、CGAN的原理以及它们的优缺点的总结ppt。
该ppt主要是介绍了GANs的基础知识、优缺点以及应用,供大家进行参考。
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