wuvin
Always take risks!
Toggle navigation
wuvin
主页
实验室的搬砖生活
机器学习
公开的学术内容
公开的其他内容
About Me
归档
标签
友情链接
ZYQN
ihopenot
enigma_aw
hzwer
杨宗翰
Wasserstein Auto-Encoder
2020-07-01 17:06:14
708
0
0
wuvin
# Wasserstein Auto-Encoder --- ## Info * Conference: ICLR 2018 * Cites: 372 * Github Stars: 406 * Github Solved/Issue: 6/12 * Author:  --- ## Main Idea * 就是说，都映射到 $N(0, I)$ 了， 这个编码就没意义了，于是放弃中间为 $N(0, I)$。 *  * 为此，目的改为使得每个 $X$ 对应的分布的混合为 $N(0, I)$，然后判断单个样本是否属于 $P_Z$， 判断方法为 MMD 或者 WGAN。（好像WGAN效果更好） * 修改重建损失为： *  * 中间分布的loss； *  * 效果： *  * 
上一篇:
下一篇:
0
赞
708 人读过
新浪微博
微信
腾讯微博
QQ空间
人人网
提交评论
立即登录
, 发表评论.
没有帐号?
立即注册
0
条评论
More...
文档导航
wuvin
没有帐号? 立即注册