阿达根 swMATH ID: 42573 软件作者： 伊利亚·托尔斯蒂金、西尔万·盖利、奥利维尔·博斯克、卡尔·约翰·西蒙·加布里埃尔、伯恩哈德·舍尔科夫 描述： 阿达根：促进生成模型。生成性对抗网络（GAN）（Goodfellow等人，2014）是训练复杂数据（如自然图像）生成模型的有效方法。然而，众所周知，他们很难训练，并且可能会遇到缺少模式的问题，即模型无法在空间的某些区域生成示例。我们提出了一个迭代过程，称为AdaGAN，在每个步骤中，我们通过对重加权样本运行GAN算法，将一个新成分添加到混合模型中。这是受boosting算法的启发，其中许多潜在的弱个体预测因子被贪婪地聚合成一个强大的组合预测因子。我们证明，如果每个步骤都是最优的，那么这种增量过程会在有限的步骤数内收敛到真实分布，否则会以指数速度收敛。我们还通过实验证明，该程序解决了缺失模式的问题。 主页： https://arxiv.org/abs/1701.02386 源代码： https://github.com/tolstikhin/adagan 依赖项： 蟒蛇 相关软件： Wasserstein甘；像素x像素；CycleGAN公司；VEEGAN公司；TensorFlow公司；Copula模型；亚当；TwoCop公司；量化风险管理；8月GAN；时尚GAN；脉冲；Celeb-DF公司；捕获m20；巴根；面部法医学；MesoNet公司；MGAN公司；普罗甘；路易斯安那州立大学 引用于： 6文件 全部的 前5名23位作者引用 1 崔莉 1 尼克·菲鲁泽 1 好的，安德鲁 1 顾，先锋大卫 1 马利克·哈萨纳利 1 马吕斯·霍弗特 1 尼哈里卡·贾因 1 焦建涛 1 苏巴拉奥·坎巴帕蒂 1 Ryan N.金。 1 阿德里亚诺·科希亚马 1 雷娜娜 1 利迪亚·马尼孔达 1 阿尔贝托·奥尔莫 1 阿维纳什·普拉萨德 1 塞利克·森古普塔 1 凯伦·斯坦格尔 1 苏克华 1 菲利普·特里文 1 谢国忠，David N.C。 1 姚成东 1 朱邦华 1 朱、穆 全部的 前5名引用于6个系列 1 人工智能 1 IEEE信息理论汇刊 1 计算物理学杂志 1 计算机辅助几何设计 1 定量金融学 1 计算与图形统计杂志 全部的 前5名在6个字段中引用 2 变分法与最优控制；最优化（49至XX） 2 统计学（62-XX） 2 计算机科学（68至XX） 1 数值分析（65-XX） 1 流体力学（76-XX） 1 博弈论、经济学、金融和其他社会和行为科学（91-XX） 按年份列出的引文