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 ...
期刊:IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS 作者:Weixuan Tang, Shunquan Tan, Bin Li, Jiwu Huang Notes:早期將GAN用於steganography的眾多算法中,個人認為這篇 年的論文是把steganography的邏輯在GAN框架中實現的最精致的。為什么說精致,因為論文中整個算法邏輯很清晰 有一定的創新點 結構緊湊。相比 ...
2020-05-03 19:34 1 679 推薦指數:
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Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network 2016.10.23 摘要:本文針對傳統超分辨方法中存在的結果過於平滑的問題,提出了結合最新的對抗網絡 ...
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 ...
(perceptual loss) 和對抗損失(adversarial loss). 網絡結構: 其 ...
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 ...
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 ...
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 ...