原文:Generative Adversarial Nets[CAAE]

本文来自 Age Progression Regression by Conditional Adversarial Autoencoder ,时间线为 年 月。 该文很有意思,是如何通过当前图片生成你不同年龄时候的样子。 假设给你一张人脸 没有告诉你多少岁 和一堆网上爬取的人脸图像 包含不同年龄的标注人脸但不一定配对 ,你能给出那一张人脸 岁或者 岁时候的样子么。当然回答不能,当前现有的人脸年 ...

2019-02-14 15:58 0 683 推荐指数:

查看详情

Generative Adversarial Nets[AAE]

本文来自《Adversarial Autoencoders》,时间线为2015年11月。是大神Goodfellow的作品。本文还有些部分未能理解完全,不过代码在AAE_LabelInfo,这里实现了文中2.3小节,当然实现上有点差别,其中one-hot并不是11个类别,只是10个类别。 本文 ...

Wed Jan 02 23:11:00 CST 2019 0 1535
Generative Adversarial Nets[EBGAN]

0. 背景 Junbo Zhao等人提出的“基于能量的GAN”网络,其将判别器视为一个能量函数而不需要明显的概率解释,该函数可以是一个可训练的损失函数。能量函数是将靠近真实数据流形的区域视为低能 ...

Fri Mar 02 07:29:00 CST 2018 0 1090
Generative Adversarial Nets[LSGAN]

0 背景 在这之前大家在训练GAN的时候,使用的loss函数都是sigmoid_cross_entropy_loss函数,然而xudon mao等人发现当使用伪造样本去更新生成器(且此时伪造样本 ...

Sun Feb 25 06:59:00 CST 2018 2 849
Generative Adversarial Nets[Vanilla]

引言中已经较为详细的介绍了GAN的理论基础和模型本身的原理。这里主要是研读Goodfellow的第一篇GAN论文。 0. 对抗网络 如引言中所述,对抗网络其实就是一个零和游戏中的2人最小最大游 ...

Thu Jan 04 02:52:00 CST 2018 0 1872
Generative Adversarial Nets[content]

0. Introduction 基于纳什平衡,零和游戏,最大最小策略等角度来作为GAN的引言 1. GAN GAN开山之作 图1.1 GAN的判别器和生成器的结构图及loss ...

Wed Nov 08 00:04:00 CST 2017 0 2368
Generative Adversarial Nets[Wasserstein GAN]

本文来自《Wasserstein GAN》,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题。 1 引言 本文主要思考的是半监 ...

Wed Feb 13 02:00:00 CST 2019 0 886
Generative Adversarial Nets[Improved GAN]

0.背景 Tim Salimans等人认为之前的GANs虽然可以生成很好的样本,然而训练GAN本质是找到一个基于连续的,高维参数空间上的非凸游戏上的纳什平衡。然而不幸的是,寻找纳什平衡是一个十分 ...

Sat Jan 20 06:32:00 CST 2018 0 1390
GAN(Generative Adversarial Nets)的发展

GAN(Generative Adversarial Nets),产生式对抗网络 存在问题: 1.无法表示数据分布 2.速度慢 3.resolution太小,大了无语义信息 4.无reference 5.intend to generate same image 6.梯度消失 ...

Fri Oct 21 23:51:00 CST 2016 0 3286
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM