年域适应挑战（DAC）数据集的实验表明，所提出的方法不仅有效解决了数据集不匹配问题，而且还优于上述无监督域自适应方法。
2023-01-04站长百科下载本文adaptation,Adversarial,domain,Recognition,Unsupervised
年域适应挑战（DAC）数据集的实验表明，所提出的方法不仅有效解决了数据集不匹配问题，而且还优于上述无监督域自适应方法。
《Unsupervised Domain Adaptation Via Domain Adversarial Training For Speaker Recognition.doc》
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论文信息 论文标题：Adversarial training methods for semi-supervised text classification论文作者：Taekyung Kim论文来源：ICLR 2017论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 背...
2023-07-29编程代码Adversarial,解读,论文
论文信息 论文标题：Adversarial training methods for semi-supervised text classification论文作者：Taekyung Kim论文来源：ICLR 2017论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 背...
2023-05-31编程教程Adversarial,解读,论文
Generative Adversarial Nets（简称GAN）是一种非常流行的神经网络。 它最初是由Ian Goodfellow等人在NIPS 2014论文中介绍的。 这篇论文引发了很多关于神经网络对抗性训练的兴趣，论文的引用次数已接近2700+。 许...
2023-05-28编程教程Adversarial,Generative,Nets学习总结于国立台湾大学 ：李宏毅老师 Author: Ian Goodfellow • Paper: https://arxiv.org/abs/1701.00160 • Video: https://channel9.msdn.com/Events/Neural-Information-Processing-Systems-Confer...
2023-05-28编程教程Adversarial,Generative,学习![Generative Adversarial Nets[Pre-WGAN]](https://www.kunjuke.com/file/css/thumb/5.jpg/280-180.jpg)
本文来自《towards principled methods for training generative adversarial networks》，时间线为2017年1月，第一作者为WGAN的作者，Martin Arjovsky。 下面引用自令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 要知道自从20...
2023-05-28编程教程Adversarial,Generative,Nets![Generative Adversarial Nets[Wasserstein GAN]](https://www.kunjuke.com/file/css/thumb/7.jpg/280-180.jpg)
本文来自《Wasserstein GAN》，时间线为2017年1月，本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了，其解决了以往GAN训练困难，结果不稳定等问题。 1 引言 本文主要思考的是半监督学习。当我们说学习概率分布，典型...
2023-05-28编程教程Adversarial,Generative,Nets
