ClusterGAN前提知识AbstractMethod采样反向传播线性生成聚类损失函数experimentsConclusion前提知识Abstract简单来说，本论文研究基于GAN的无监督分类问题，GAN的潜变量保留数据信息，但是数据的分布往往是平滑的，比如上图©,这种情况对于无监督分类任务十分不友好，针对上述问题提出了ClusterGAN。贡献如下：利用一个混合的离散和连续潜变量（one-h

deep adversarial subspace clutering前提知识子空间聚类摘要introduction前提知识子空间聚类随着大数据时代的到来，产生了大量不一致数据、混合类型数据和部分值缺失的数据等。典型的聚类算法对这些数据集聚类时遇到难题。例如在高维稀疏数据中，簇类只存在部分属性构成的子空间中，这些数据集从全维空间来讲根本不存在簇类。一般来说，样本之间的差异往往是由若干个关键的特征所

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LSGAN摘要这样改变的好处交叉熵的原因linearLSGAN损失函数模型构架一些tips：摘要Regular GANS：鉴别器作为分类器使用sigmoid cross entropy 损失函数问题：梯度消失LSGAN：鉴别器采用最小二乘损耗函数好处：更高的质量、更加的稳定重要的改变：将交叉熵损失函数换成最小二乘损失函数这样改变的好处交叉熵的原因还是之前的问题原本GAN的损失函数非常难训练，原因在

参考链接SNGANintroducemethod频谱范数实现奇异值conclusionintroduce现在我们的目的，是要保证对于每一个位置的 x，梯度的模都小于等于 1。在神经网络中，将梯度的模限制在一个范围内，抽象地来说就是让产生的函数更平滑一些，最常见的做法便是正则化。SNGAN（频谱归一化 GAN）为了让正则化产生更明确地限制，提出了用谱范数标准化神经网络的参数矩阵 W，从而让神经网络的

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要求是安装4.24.3;(但是我电脑vs是2019来着，不知道行不行)（vs2019 对应 4.26）但是我电脑之前安装的是2019。（以上都需添加到环境变量中）

高清地图包含自动驾驶所需的道路/环境的所有关键静态属性（例如：道路、建筑物、交通灯和道路标线），包括由于遮挡而无法由传感器适当检测到的对象。三层结构化高清地图示例第一层，道路模型，定义道路特征，例如拓扑、行驶方向、高程、坡度/坡道、规则、路缘/边界和十字路口。它用于。第二层，车道模型，定义了车道级别的特征，例如道路类型、线路、道路宽度、停车区域和速度限制。该层用作自动驾驶的感知模块，根据或环境做出

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