Generative Adversarial Nets NIPS 2014 摘要:本文通過對抗過程,提出了一種新的框架來預測產生式模型,我們同時訓練兩個模型:一個產生式模型 G,該模型可以抓住數據分布;還有一個判別式模型 D 可以預測來自訓練樣本 而不是 G 的樣本的概率 ...
SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient AAAI Paper:https: arxiv.org abs . Offical Tensorflow Code:https: github.com LantaoYu SeqGAN PyTorch Code:https: github.com suragnair s ...
2017-11-26 21:14 0 2091 推薦指數:
Generative Adversarial Nets NIPS 2014 摘要:本文通過對抗過程,提出了一種新的框架來預測產生式模型,我們同時訓練兩個模型:一個產生式模型 G,該模型可以抓住數據分布;還有一個判別式模型 D 可以預測來自訓練樣本 而不是 G 的樣本的概率 ...
論文:《Conditional Generative Adversarial Nets》 年份:2014年 引言 原始的GAN過於自由,訓練會很容易失去方向,導致不穩定且效果差。比如說GAN生成MNIST數字的過程,雖然可以生成數字,但生成的結果是隨機的(因為是根據輸入的隨機噪聲 ...
Generative Adversarial Text to Image Synthesis ICML 2016 摘要:本文將文本和圖像練習起來,根據文本生成圖像,結合 CNN 和 GAN 來有效的進行無監督學習。 Attribute Representation ...
Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言:本文將產生式對抗網絡(GAN)拓展到半監督學習,通過強制判別器來輸出類別標簽。我們在一個數據集上訓練一個產生式模型 G 以及 一個判別器 D,輸入 ...
本文來自《Adversarial Autoencoders》,時間線為2015年11月。是大神Goodfellow的作品。本文還有些部分未能理解完全,不過代碼在AAE_LabelInfo,這里實現了文中2.3小節,當然實現上有點差別,其中one-hot並不是11個類別,只是10個類別。 本文 ...
本文來自《Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder》,時間線為2017年2月。 該文很有意思,是如何通過當前圖片生成你不同年齡時候的樣子。 假設給你一張人臉(沒有告訴你多少歲)和一堆網上爬取的人臉圖像 ...
0. 背景 Junbo Zhao等人提出的“基於能量的GAN”網絡,其將判別器視為一個能量函數而不需要明顯的概率解釋,該函數可以是一個可訓練的損失函數。能量函數是將靠近真實數據流形的區域視為低能 ...
0 背景 在這之前大家在訓練GAN的時候,使用的loss函數都是sigmoid_cross_entropy_loss函數,然而xudon mao等人發現當使用偽造樣本去更新生成器(且此時偽造樣本 ...