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基于Rényi交叉熵的α-GAN
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新型生成对抗网络α-GAN，采用Rényi交叉熵作为损失函数，解决了传统GAN的收敛速度和梯度消失问题。研究表明，Rényi阶α在(0,1)范围内能有效加速收敛，推动GAN的发展。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型生成对抗网络α-GAN。
- α-GAN采用Rényi交叉熵作为损失函数。
- 该研究解决了传统GAN的收敛速度和梯度消失问题。
- Rényi阶α在(0,1)范围内能有效加速收敛。
- 研究为GAN的发展提供了新的视角和可能性。
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