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    RM-MEDA:A Regularity Model Based Multiobjective Estimation of Distribution Algorithm

    文章地址:RM-MEDA: A Regularity Model Based Multiobjective Estimation of Dist...

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    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...

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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...

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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...

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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...

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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...

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纯粹为了加深对论文理解。