本文首发于公众号【机器学习与生成对抗网络】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:UnsupervisedPhotorealisticFaceRotatio…
最近在学习生成对抗网络的相关知识，首先接触到的当然是IanGoodfellow的原始论文，文章中作者很简要的阐明了GAN的基本算法，同时也给出该算法可行的理论证明。该模型通俗点说可以利用已有的数据对模型进行训练，训练完成后，该网络能够自动...
文字生成图像！GAN生成对抗网络相关论文大汇总仅由文字，如何让神经网络自动生成描述对应的图像？veryinteresting啊，看看GAN这些年怎么做的吧！001(2020-09-4)TiVGANTexttoImagetoVideoGenerationwithStep-by-StepEvolutionary
GAN是最近几年来很有名的算法，起源于这篇论文，我们今天来看看究竟是怎么一回事吧。我也不想叽里呱啦讲一大堆，想看论文翻译版的直接复制粘贴谷歌翻译就行了。我只介绍大致思想。GAN其实目标就是生成能以假乱真的图片，于是这里有两个子网络，生成网络（generativemodel）和判别网络...
等你着陆！【GAN生成对抗网络】知识星球超100篇！CVPR2020最全GAN论文梳理！2021年7月100篇GAN/对抗
2018年最佳的GAN（生成对抗网络）论文续篇在2018年最佳GAN论文中，我讨论了对GAN（生成对抗网络）领域的三个主要贡献，我很高兴介绍另外三篇有趣的研究论文。再一次，这个顺序纯粹是随机的，选择非常多主观。用于高保真自然图像…
这篇论文描述了一种使卷积GAN训练更加稳定的新型结构——深度卷积生成网络（DCGAN）。研究人员给出了这种结构的一些指导方针，例如为更深的结构移除全连接的隐藏层，为生成器和鉴别器使用batchnormalisation，在生成器中为除输出层之外的所有层使用ReLU，以及在鉴别器中的所有层使用LeakyReLU。
IanGoodfellow生成对抗网络GAN论文解析。它需要生成大量复杂的图片来迷惑经过训练的判别器——乍一看这项任务并不轻松。作者们提出了一组卷积网络模型，金字塔的每一层都对应一个卷积网络。噪声向量z以及文本编码是网络的输入。对于最后一组训练数据，判别器必须找出与文字描述不匹配的...
从上面的两份数据中可以看出不管是在ICASSP上发表的涉及到GAN的论文还是GAN的升级版模型，数量都获得了极大的增长，尤其是2017年至今。包含关键词：生成式（generative）的论文从6篇增加到31篇；对抗（Adversarial）的论文更是从2篇增加到42篇，而GAN的变种模型从2017年初的50多个增加到现在的近300个。
本论文做了以下贡献。.提出并评估了一系列的加在卷积GAN网络拓扑结构的约束，使得卷积GAN网络在大部分设置中稳定的用于训练。.给这种架构取名为深度卷积GAN(DCGAN)对图像分类任务使用训练好的分类器，结合其他无监督学习算法，性能较好。.可视化了GAN...
文章主要整理了GAN网络及其各种变体模型,并给出了模型的论文出处及代码实现,结合最原始的论文和代码实现,可以加深对模型原理的理解。目录GANAuxiliaryClassi...
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...
在GAN网络中,部分为生成网络(GenerativeNetwork),此部分负责生成尽可能地以假乱真的样本,这部分被成为生成器(Generator);另一部分为判别网络(DiscriminativeNetwork),此部分...
生成对抗网络(GAN)所面临的主要挑战之一是,能在物体形状和纹理的全局和局部上具有与真实图像无法区分的自然一致性图像。为此借鉴了分割思想,提出一种基于U-Net的鉴别器架构。7...
在2018年最佳GAN论文中,我讨论了对GAN(生成对抗网络)领域的三个主要贡献,我很高兴介绍另外三篇有趣的研究论文。再一次,这个顺序纯粹是随机的,选择非常多主观。用于高保真自然图像合...
新智元推荐来源:专知(ID:Quan_Zhuanzhi)作者:dilSülo,MiddleEastTechnicalUniversity【新智元导读】当刚入门深度对抗网络(GAN),我们可能会遇到的第一个问题是:应该从哪篇论文...
GAN简介笔者曾在一篇博文中简单提过IanGoodfellow的生成对抗网络论文https://arxiv.org/pdf/1406.2661v1.pdf,《九篇深度学习好文》https://adeshpande3.githu...
作者的身份解读了上海交通大学、微软亚洲研究院和香港理工大学在AAAI2018上发表的论文GraphGAN:GraphRepresentationLearningwithGenerativeAdversarialNets,该工作引入生成...
生成式对抗网络GAN1、基本GAN在论文《GenerativeAdversarialNets》提出的GAN是最原始的框架,可以看成极大极小博弈的过程,因此称为“对抗网络”。一般包含...
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)...