Wasserstein Slim GAIN with Gradient Penalty（WSGAIN-GP）介绍及代码实现——基于生成对抗网络的缺失数据填补 - 码农知识堂 - 文章详情页

Wasserstein Slim GAIN with Gradient Penalty（WSGAIN-GP）介绍及代码实现——基于生成对抗网络的缺失数据填补
目录
- 一、WSGAIN-GP介绍
  
  1.1 WSGAIN-GP网络架构
  
  1.2 生成器模型（Generator）
  
  1.3 判别器模型（Critic）
  
  1.4 WSGAIN-GP算法描述
  
  二、WSGAIN-GP代码结构
  
  2.1 生成器G
  
  2.2 判别器D
  
  三、其他结构
  
  3.1 掩模向量M
  
  3.2 其他函数
  
  3.3 Gradient Penalty函数
  
  3.4 参数初始化设置
  
  3.5 开始训练
  
  四、结果演示
  
  五、完整代码
一、WSGAIN-GP介绍

 1.1
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原文地址：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/125561796