https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=15 前面說了auto-encoder,VAE可以用於生成 VAE的問題, AE的訓練是讓輸入輸出盡 ...
Duplex Generative Adversarial Network for Unsupervised Domain Adaptation 域自適應嘗試將從源域獲得的知識傳送到目標域,即測試數據所在的域。主要的挑戰在於源域和目標域之間的分布差異。大多數現有工作通常通過最小化分布距離來努力學習域不變表示,例如MMD和最近提出的生成對抗網絡 GAN 中的鑒別器。 遵循GAN的類似想法,本文提出了 ...
2019-06-02 20:15 0 865 推薦指數:
https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=15 前面說了auto-encoder,VAE可以用於生成 VAE的問題, AE的訓練是讓輸入輸出盡 ...
14年9月份掛出來的文章,基本思想就是用對抗訓練的方法來學習domain invariant的特征表示。方法也很只管,在網絡的某一層特征之后接一個判別網絡,負責預測特征所屬的domain,而后特征提取器和判別器在域分類loss上對抗,同時特征提取器和lable分類器(也就是原任務中的分類器)共同 ...
Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)學習筆記 目錄 Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)學習筆記 tip ...
Partial Adversarial Domain Adaptation學習筆記 目錄 Partial Adversarial Domain Adaptation學習筆記 tip Abstract Introduction ...
博客作者:凌逆戰 論文地址:基於GAN的音頻超分辨率 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10874993.html 論文作者:Sefik E ...
Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery Intro 本文提出利用GAN來做異常檢測,大致思想為,先使用正常方式訓練生成器G,訓練完成后固定G的參數 ...
生成對抗網絡GAN(Generative Adversarial Network) 2014年Szegedy在研究神經網絡的性質時,發現針對一個已經訓練好的分類模型,將訓練集中樣本做一些細微的改變會導致模型給出一個錯誤的分類結果,這種雖然發生擾動但是人眼可能識別不出來 ...