madoibito80 https://blog.hatena.ne.jp/madoibito80/ そうだね https://madoibito80.hatenablog.jp/ 重要だと思った論文のアイデアを書き溜めていきます． GAN Generative Adversarial Networks (GAN)[1] では，次のようなBinary Cross-Entropy誤差を最大化することで，識別器Dを学習します． Dは単に入力が分布p(x)から生成されたものか，分布p(y)から生成されたものかを見分けているだけです． この目的関数に現れる期待値をデータセットを用いてモンテカルロ近似すると，識別器Dのパラメータについての勾配が求められます． 次に，この識別器Dを騙すような生成器Gの学習を考えます．もしyがy=G(・)のような形で出力されるなら のように，生成器G(… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fmadoibito80.hatenablog.jp%2Fentry%2F2021%2F10%2F07%2F215122" title="論文の重要なアイデア - そうだね" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2021-10-07 21:51:22 rich https://madoibito80.hatenablog.jp/entry/2021/10/07/215122 1.0 100%