为了便于研究和查找论文，对GAN相关方面论文归类了一下，由于时间紧迫所以并不一定准确，如果大家发现错误或者有最近新出来的论文、或者新的研究方向，请评论模型：lossfunctionOriginalGANf-GANEnergy-based…
1.前言本文打算对自己在学习GAN的过程中接触到的文献和代码做一些总结，并不断进行更新中。就目前阅读和理解的情况而言，我将本文的解析部分拆成以下两大块（不断更新中）分别涉及（1）GAN的模型架构（2）GAN…
这篇论文项研究显示了证据表明它们在GAN的性能方面并不重要。事实上，通过足够的超参数搜索，几乎所有算法都有随机排名，甚至最新的的模型也也与IanGoodfellow提出的原始GAN表现相似。今天要介绍的论文主要有以下内容：
目前看的GNN论文的一些总结.最近组会轮到我讲了，打算讲一下目前看的一些GNN论文以及该方向的一些重要思想，其中有借鉴论文[1]、[2]的一些观点和《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》一书中的观点。.其中可能有一些不准确和不全面的地方，欢迎大家指出。.
LocalizedGAN论文解读|TwistedW'sHome.LocalizedGAN论文解读.2018-12-07.GAN.GAN实现数据的从无到有是通过随机噪声z作为输入，在生成对抗下实现真数据的生成。.这个过程是从全局的角度上直接生成数据样本，很难分析具体的z对生成带来的影响。.我们只知道在随机...
GAN：论文笔记发表于2016-12-27更新于2020-04-13分类于深度学习本文字数：2.4k阅读时长≈...总结使用strided卷积（分类器）和fractional-strided卷积（生成器）替换所有池化层。分类器和生成器中都是用batchnorm深层架构，移除全连接层...
本文主要介绍了10篇值得一读的GAN论文，从最开始提出这个模型的论文，到截止至2018年的论文，其中既有影响很大的cGAN和DCAN，也有图像转换领域非常重要的Pix2Pix和CycleGAN，还有最近效果非常不错的BigGAN。.如果是希望研究这个方向的，可以看下这10篇...
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NVIDIAResearch，提出以一种渐进增大（progressivegrowing）的方式训练GAN，通过使用逐渐增大的GAN网络（称为PG-GAN）和精心处理的CelebA-HQ数据集，实现了效果令人惊叹的生成图像。
2018最佳GAN论文回顾（上）.【方向】2019-01-114622浏览量.简介：受Reddit网站上讨论区的启发，我决定快速地浏览一下2018年关于GAN最有趣的文章。.我很高兴今年参加了一个研究项目，这要求我必须熟悉大量用于计算机视觉方面的深度学习领域的资料。.我对过去...
GAN(生成对抗神经网络)能gan(干)什么？.|万字总结20种应用.生成对抗神经网络（GAN）的应用非常广泛，近年来，对GAN的研究也越来越多，成为深度学习中最为活跃的领域之一。.我在本文中对GAN网络的主要应用进行详细梳理，共总结出近20种应用，给出了代表...
论文中给出下面这张图:先讲判别器(discriminator),在StarGAN中判别器接受真实图片(realimage)以及伪造的图片(fakeimage)作为输入,然后判别输入的图片是真的还是伪造的(二分类问...
他在参与一个研究项目的过程中阅读了大量计算机视觉深度学习相关论文,并从Reddit网站上「WhatarebestpapersregardingGANsfor2018youread?」这一话题讨论受到启发,挑选出...
下述论文已分类打包好!共116篇,事实上仍有一些GAN论文未被包含入内,比如笔者发推文时,又看到一篇《Rotate-and-Render:UnsupervisedPhotorealisticFaceRotat...
我的IT知识库-GAN生成图像论文总结搜索结果
GAN学习路线图:论文、应用、课程、书籍大总结全球人工智能专业的AI开发者技术新闻和交流群想了解关于GAN的一切?已经有人帮你整理好了!从论文资源、到应用实例,再到书籍、...
▌1.论文:GenerativeAdversarialNets本文是GAN的开山之作.GAN由两个神经网络组成,一为生成器Generator,一为判别器Discriminator.生成器用于捕捉(真实)数据的分布;判别...
最近笔者复现了WassersteinGAN,简称WGAN。WassersteinGAN这篇论文来自MartinArjovsky等人,发表于2017年1月。论文作者用了两篇论文来阐述Goodfellow提出的原始GAN...
GAN(GenerativeAdversarialNetwork)生成式对抗网络,由IanGoodfellow首先提出,是近两年来最热门的东西,仿佛什么都可以利用GAN来产生,最近在进行图像超解...
这篇GAN论文来自NVIDIAResearch,提出以一种渐进增大(progressivegrowing)的方式训练GAN,通过使用逐渐增大的GAN网络(称为PG-GAN)和精心处理的CelebA-HQ数据集,实现了效果令人惊叹的...
该论文已于2018年12月12日提交,代码很快就将会发布。另外,对于那些想更多了解这种方法但并不想阅读论文的人来说,博客上发表了一篇很好的总结文章。主要思想:这...