生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。这篇文章列出了10篇关于GANs的论文,这会给你一个很好的GAN的介绍,并以此为基础理解最先进的论文。让我们...
本文总结了一系列关于GANs的前沿工作进展一、最新研究论文(根据GoogleScholar的引用数进行降序排列)基于深度卷积生成对抗网络的无监督学习(UnsupervisedRep...
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。本文将列出10篇关于GAN的论文,这些论文详细介绍了GAN,以及了解最新技术的基础。目录:DCGANImprovedTechniquesforTr...
EvaluatingLanguageGANsandNeuralTextGeneration这篇论文研究了当前用于比较文本生成的度量标准为什么无法全面描述模型的运行情况,并在与传统的最大似然估计方法相比的情况...
论文|https://arxiv.org/abs/2007.04589代码|https://github/kwotsin/mimicryAMulti-ClassHingeLossforConditionalGANsMHGAN是projection辨别的有力补充,并能以可...
这一块的收敛性的证明论文中讲解的很详细,其主要讨论的部分即D的最优解在不在V(G;D)的最优解的范围中。后面是一些常被提及的最新的GANs家族里的各个文章地址,感兴趣的可以自行下载...
VariationalAutoEncodersVAEs同样给可微的生成器网络配了另一个神经网络,该网络作为识别模型,用于近似推断.VANs与GANs的不同之处在于,GANs需要通过可见单元进行微分,因此不能对离散数...
但是,在最近的论文中提到在的时候,噪声的最佳标准方差为0.1,又图像的每一个像素值介于0到1之间,致使噪声太大,同时也降低了图像的质量,并且使用这种模型的论文中也没有用这个,...
ProgressivelyGrowingGANs— Karrasetal.(2017)ProgressivelyGrowingGAN(PG-GAN)有着惊人的结果,以及对GAN问题的创造性方法,因此也是一篇必读论文。这篇GAN论文来自NVIDIAR...
(2021-01-4)FastEnsembleLearningUsingAdversarially-GeneratedRestrictedBoltzmannMachineshttps://arxiv.org/pdf/2101.01042.pdf011(2021-01-4)Gu...