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 ...
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:
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 ...
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 ...
Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach CVPR-2019 2019-03-11 23:45:12 Paper:https://arxiv.org/pdf/1812.05050 Project ...
SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient AAAI-2017 Paper: https://arxiv.org/abs/1609.05473 Offical Tensorflow Code ...
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 ...
論文:https://github.com/ei1994/my_reference_library/tree/master/papers 本文的貢獻點如下: 1. 提出了一個新的利用深度網絡架構基於patch的匹配來明顯的改善了效果; 2. 利用更少的描述符,得到 ...
MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching CVPR 2015 本來都寫到一半了,突然筆記本死機了,淚崩!好吧,重新寫!本文提出了一種聯合的學習patch表示的一個深度網絡 ...