Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
On How Well Generative Adversarial Networks Learn Densities: Nonparametric and Parametric Results.
2018·30 Zitationen·arXiv (Cornell University)Open Access
Volltext beim Verlag öffnen30
Zitationen
1
Autoren
2018
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
Deep learning
2015 · 80.491 Zit.
Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images
2024 · 25.472 Zit.
GAN(Generative Adversarial Nets)
2017 · 21.794 Zit.
Unpaired Image-to-Image Translation Using Cycle-Consistent Adversarial Networks
2017 · 21.737 Zit.
SSD: Single Shot MultiBox Detector
2016 · 20.680 Zit.
Autoren
Themen
Generative Adversarial Networks and Image SynthesisMachine Learning in HealthcareBayesian Methods and Mixture Models