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complex statistical dynamics
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多模型生成对抗网络基于随机动态学习与精确生成
本研究中我们使用生成对抗网络(GANs)学习格点上原型随机过程,并通过合适的噪声添加成功地使生成器和判别器的损失函数接近最优值。然而,典型的对抗式方法中振荡仍然存在,这损害了模型选择和生成轨迹的质量。我们演示了使用随机生成器推进随机轨迹的适
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