wasserstein generative adversarial networks | BriefGPT

关键词wasserstein generative adversarial networks

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通过局部评价器与多模态生成模型提升路径规划性能
本文提出了一种利用 Wasserstein 生成对抗网络（WGANs）加速未知场景中机器人路径规划任务的新方法，该方法将 WGAN-GP 与连续潜在空间的变分自动编码器相结合，涉及到简化配置空间，使用同调秩测度评估重构的配置空间以及一种新的
PDFa year ago
使用 Transformer 模型的有条件生成聊天机器人
本文深入探讨了 Chabot 生成器及其生成的答案精度不足的挑战问题，并提出了一种新的端到端架构，利用 Wasserstein 生成敌对网络和变压器模型，同时在生成器和鉴别器模型中使用嵌入式变压器，以提高 Chabot 应答的准确性。实验结
PDFa year ago
Banach Wasserstein GAN
本研究探索了 Wasserstein 生成对抗网络在巴拿赫空间中引入梯度惩罚后的理论扩展和一些具体选择的基础点，重点关注 Sobolev 范数，并在 CIFAR-10 和 CelebA 中展示了性能提升。
PDF6 years ago
CVPR使用 Wasserstein GAN 进行视觉特征归因
本文提出使用 Wasserstein Generative Adversarial Networks 解决利用神经网络分类器进行像素归因存在的限制问题，发现这种方法更优于当前最先进的视觉归因方法，在 MCI 和 AD 患者的 3D 神经影
PDF7 years ago
松弛瓦石均衡及其在 GAN 中的应用
本文提出了一种新的 Relaxed Wasserstein（RW）距离，通过广义化 Wasserstein-1 距离与 BregmanCost 函数，其所得到的 RW 距离具有良好的统计性能，同时不牺牲计算可行性，与 GANs 框架结合，我
PDF7 years ago