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infoGAN 的二层网络的目标函数等式特性
在无监督生成对抗网络 (infoGAN) 中，判别器和生成器通过最大化互信息函数来解决最小最大问题。研究表明随着判别器和生成器样本数量趋近于无穷大，infoGAN 中的两个目标函数变得等价。通过考虑经验和总体版本目标函数之间的差异，并结合判
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9 months ago
通过极小极大重表达实现高效双层优化
提出了一种将双层优化问题重新设计成极小极大问题的方法，并采用渐进式梯度下降上升算法来解决该问题，结果表明该算法在降低计算成本的同时，优于现有的基于双层优化的算法。
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a year ago
具有耦合线性约束的极小化问题：计算复杂性，对偶性和解决方法
本研究探讨了一类特殊的极小极大问题，其中有线性约束同时涉及到极小化和极大化的决策变量，研究发现该问题具有挑战性，违反了经典的最大最小不等式，是 NP 难问题，我们提出了一种对偶理论，并分析了其中杠杆率为零的条件，得出一类基于对偶问题的稳态解
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3 years ago
对抗学习的理论分析：一种极小极大的方法
提出一种将对抗学习问题转化为极小极大问题分析风险界的一般性方法，并应用于多类分类问题中的 SVM、深度神经网络和 PCA 等，为此提出了一种新的基于 Lipschitz 条件弱版本的覆盖数的风险界，并改进了包含两个依赖于数据的项的界，以实现
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6 years ago
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