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lyiase のブックマーク 2017/07/03 22:12
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arxiv.org2017/07/03
Generative Adversarial Networks (GANs) excel at creating realistic images with complex models for which maximum likelihood is infeasible. However, the convergence of GAN training has still not been...
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GANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium
Generative Adversarial Networks (GANs) excel at creating realistic images with complex models for which maximum likelihood is infeasible. However, the convergence of GAN training has still not been...
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