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本发明公开一种深度生成网络随机训练算法及装置。所述方法包括：输入包括条件变量以及生成数据本身的数据集合；将所述数据集合随机分割成包括一定数量样本的若干批次；对各批次的样本数据通过梯度后向传播进行参数更新并输出所述参数；其中，所述对各批次的样...
该专利属于清华大学所有，仅供学习研究参考，未经过清华大学授权不得商用。

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