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后者在WGAN两篇论文中称为“the-logDalternative”或“the-logDtrick”。WGAN前作分别分析了这两种形式的原始GAN各自的问题所在，下面分别说明。第一种原始GAN形式的问题一句话概括：判别器越好，生成器梯度消失越严重。
后者在WGAN两篇论文中称为“the-logDalternative”或“the-logDtrick”。WGAN前作分别分析了这两种形式的原始GAN各自的问题所在，下面分别说明。第一种原始GAN形式的问题一句话概括：判别器越好，生成器梯度消失越严重。WGAN前作从两个角度进行...
通俗|令人拍案叫绝的WassersteinGAN及代码（WGAN两篇论文的中文详细介绍）.今天第一篇为WGAN理论深入介绍。.在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文WasserteinGAN却在Reddit的MachineLearning频道火了，连Goodfellow都在帖子里和...
上文《GAN论文阅读笔记2：不懂W距离也能理解WGAN》从两个角度解释了WGAN的原理。WGAN对原始GAN梯度消失的原因从数学上给出了比较漂亮的解释，并且基于W距离的思想给出了改造方案。然而这套改造方案并不尽人意。L…
论文题目：ASEGAN：WGAN音频超分辨率这篇文章并不具有权威性，因为没有发表，说不定是外国的某个大学的毕业设计，或者课程结束后的作业、或者实验报告。CS230:DeepLearning,
论文阅读之WassersteinGAN和ImprovedTrainingofWassersteinGANs本博客大部分内容参考了这两篇博客:再读WGAN（链接已经失效）和令人拍案叫绝的WassersteinGAN,自己添加了或者删除了一些东西,以及做了一些修改.基础知识：f-Divergence
如何完完全全的看懂WGAN和WGANGP的论文（包括数学证明部分）？.机器学习.高等数学.信息论.概率论.深度学习（DeepLearning）.
原文介绍10篇介绍GANs以及最新进展的论文，跟原文介绍顺序有所不同，我是根据时间顺序，从最开始提出的GANs论文到目前最新的来介绍，这十篇分别如下所示：.GenerativeAdversarialNetworks，2014.ConditionalGANs，2014.DCGAN，2015.…
论文中明确指出了，WGAN和WGAN-GP其实并不会收敛到纳什均衡。这个问题在规模的mnist上好不会太明显，但在大数据集大模型上体现就很明显了。但是这并不是完全否认WGAN，学界认为WGAN效果很好，WGAN即便没有收敛到纳什均衡，也会在纳什均衡点附近，因此依然是一个很好的方法，只是需要改良一下。
CurriculumGANs其是在WGAN-GP的基础上改进的，但是思路是沿袭WGAN所以也称之为WGAN-C。在训练GAN上有很多trick，比如如何衡量生成器和判别器的强弱从而控制一方的能力；在判别器中加入minibatch，用于衡量更多的样本，从而丰富生成的多样性；合理的设计网络深度和参数等等。
后者在WGAN两篇论文中称为“the-logDalternative”或“the-logDtrick”。WGAN前作分别分析了这两种形式的原始GAN各自的问题所在，下面分别说明。第一种原始GAN形式的问题一句话概括：判别器越好，生成器梯度消失越严重。
后者在WGAN两篇论文中称为“the-logDalternative”或“the-logDtrick”。WGAN前作分别分析了这两种形式的原始GAN各自的问题所在，下面分别说明。第一种原始GAN形式的问题一句话概括：判别器越好，生成器梯度消失越严重。WGAN前作从两个角度进行...
通俗|令人拍案叫绝的WassersteinGAN及代码（WGAN两篇论文的中文详细介绍）.今天第一篇为WGAN理论深入介绍。.在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文WasserteinGAN却在Reddit的MachineLearning频道火了，连Goodfellow都在帖子里和...
上文《GAN论文阅读笔记2：不懂W距离也能理解WGAN》从两个角度解释了WGAN的原理。WGAN对原始GAN梯度消失的原因从数学上给出了比较漂亮的解释，并且基于W距离的思想给出了改造方案。然而这套改造方案并不尽人意。L…
论文题目：ASEGAN：WGAN音频超分辨率这篇文章并不具有权威性，因为没有发表，说不定是外国的某个大学的毕业设计，或者课程结束后的作业、或者实验报告。CS230:DeepLearning,
论文阅读之WassersteinGAN和ImprovedTrainingofWassersteinGANs本博客大部分内容参考了这两篇博客:再读WGAN（链接已经失效）和令人拍案叫绝的WassersteinGAN,自己添加了或者删除了一些东西,以及做了一些修改.基础知识：f-Divergence
如何完完全全的看懂WGAN和WGANGP的论文（包括数学证明部分）？.机器学习.高等数学.信息论.概率论.深度学习（DeepLearning）.
原文介绍10篇介绍GANs以及最新进展的论文，跟原文介绍顺序有所不同，我是根据时间顺序，从最开始提出的GANs论文到目前最新的来介绍，这十篇分别如下所示：.GenerativeAdversarialNetworks，2014.ConditionalGANs，2014.DCGAN，2015.…
论文中明确指出了，WGAN和WGAN-GP其实并不会收敛到纳什均衡。这个问题在规模的mnist上好不会太明显，但在大数据集大模型上体现就很明显了。但是这并不是完全否认WGAN，学界认为WGAN效果很好，WGAN即便没有收敛到纳什均衡，也会在纳什均衡点附近，因此依然是一个很好的方法，只是需要改良一下。
CurriculumGANs其是在WGAN-GP的基础上改进的，但是思路是沿袭WGAN所以也称之为WGAN-C。在训练GAN上有很多trick，比如如何衡量生成器和判别器的强弱从而控制一方的能力；在判别器中加入minibatch，用于衡量更多的样本，从而丰富生成的多样性；合理的设计网络深度和参数等等。
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