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人工智能完整词典
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生成对抗网络
一种无监督学习架构，由两个相互竞争的神经网络（一个生成器和一个判别器）组成，它们相互对抗以生成逼真的合成数据。
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极小极大损失
GAN的原始目标函数，其中生成器最小化判别器出错的概率对数，而判别器则最大化正确分类的概率。
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潜在空间
一个低维向量空间，生成器从中采样随机噪声以创建数据，从而允许对生成特征进行语义控制。
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StyleGAN
一种先进的GAN架构，使用映射网络和AdaIN模块来控制不同分辨率下生成特征的层次化风格。
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詹森-香农距离
一种对称且有界的散度度量，用于在原始GAN中衡量真实数据分布与生成数据分布之间的差异。
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梯度惩罚
添加到WGAN损失函数中的正则化项，用于约束判别器的梯度，确保利普希茨变换的连续性。
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纳什均衡
一个最优点，此时生成器和判别器都无法通过单方面改变其参数来提升性能，标志着训练已收敛。
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编码器网络
BiGAN或ALI变体中的一个附加组件，用于学习将真实数据映射到潜在空间，从而实现潜在空间推断和重建。
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循环一致性损失
在CycleGAN中的额外损失函数，通过往返循环确保非配对域间转换时内容的保持
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谱归一化
正则化技术，约束判别器权重的谱范数，通过控制Lipschitz变换来稳定GAN训练
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渐进式增长
训练策略，网络从低分辨率图像开始，逐步添加层来增加分辨率，稳定收敛
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变分自编码器
结合VAE和GAN的混合架构，VAE确保潜在空间覆盖，GAN改善生成样本的视觉质量
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弗雷歇初始距离
量化评估指标，通过弗雷歇距离测量真实图像和生成图像的Inception特征分布之间的相似性
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