原文:論文筆記:IRGAN——A Minimax Game for Unifying Generative and Discriminative Information

SIGIR 簡單介紹 IRGAN將GAN用在信息檢索 Information Retrieval 領域,通過GAN的思想將生成檢索模型和判別檢索模型統一起來,對於生成器采用了基於策略梯度的強化學習來訓練,在三種典型的IR任務上 四個數據集 得到了更顯著的效果。 生成式和判別式的檢索模型 生成式檢索模型 query gt document 認為query和document之間存在潛在的生成過程,其 ...

2018-09-23 23:58 0 4605 推薦指數:

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論文筆記之:Generative Adversarial Nets

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 ...

Sun Aug 07 05:49:00 CST 2016 6 9552
論文筆記 Generative Face Completion

這篇paper將巧妙地將四個loss函數結合在一起,其中每一個loss的功能不同。但這篇paper不夠elegant的地方也是loss太多!在本文中,我采用散文的寫作方法談談自己對這篇paper ...

Tue Jun 27 06:06:00 CST 2017 1 1400
論文筆記之:Generative Adversarial Text to Image Synthesis

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 ...

Mon Oct 31 21:17:00 CST 2016 0 2563
論文筆記之:Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks

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 ...

Thu Aug 25 09:01:00 CST 2016 0 3798
 
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