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对抗网络是14年GoodfellowIan在论文GenerativeAdversarialNets中提出来的。记录下自己的理解，日后忘记了也能用于复习。生成模型和判别模型理解对抗网络，首先要了解生成模型和判别模型。
生成对抗网络（GAN）的前沿进展（论文、报告、框架和Github资源）汇总.生成模型（GenerativeModel）是一种可以通过学习训练样本来产生更多类似样本的模型。.在所有生成模型当中，最具潜力的是生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）。.GANs是非监督机器...
本文总结了一系列关于GANs的前沿工作进展最新研究论文基于深度卷积生成对抗网络的无监督学习（UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks(DCGANs)）2015...
按照必读论文的被引用量，我们挑选了TOP10作简要分析解读，供大参考学习。.1.GenerativeAdversarialNets（NIPS2014）.本篇论文是IanGoodfellow的在2014年的经典之作，也可谓是GAN的开山之作。.作者提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架，在新框架中同时...
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…
对抗网络和强化学习的AC框架，都是采用两个网络（Adversarialhebavior）的双层优化算法。由于他们是相似的，因此我猜想对抗网络与强化学习AC框架的许多结构可以相互借鉴。为了从理论上讨论这个猜想，我搜索到了2…
人都是有创造性思维的，GAN（生成对抗网络，GenerativeAdversarialNetworks）也可以。（好可怕~~~~）深度学习大牛YanLecun对它赞不绝口，称其为“10年来机器学习领域最酷的想法”。本文将从GAN相关的几篇重要论文展开，关注其技术进展。
生成对抗网络(GAN)来源论文《GenerativeAdversarialNets》读后总结前言这是一些对于论文《GenerativeAdversarialNets》的简单的读后总结，首先先奉上该文章的下载超链接：GAN这篇文章是由蒙塞拉大学(Univer…
生成对抗网络综述：从架构到训练技巧，看这篇论文就够了.近日，帝国理工学院、蒙特利尔大学等研究机构共同发表论文并梳理了生成对抗网络，该论文从最基本的GAN架构及其变体到训练过程和训练技巧全面概述了生成对抗网络的概念、问题和解决方案...
成对抗网络如何工作以及一些前沿的话题。Creswell等人[9]在生成对抗网络的综述中，主要介绍了几种GAN的网络架构和GAN的应用，并且从信号处理的角度，除了确定训练和构造GAN的方法，还指出了在GAN的理论和实际应用中仍然存在的挑战。