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论文题目Semi-supervisedLearningonGraphswithGenerativeAdversarialNets作者：MingDing,JieTang,JieZhang推荐理由：这是第一篇将生成对抗网络的思想用于图上的半监督学习任务的工作，达到了state-of-art的效果；除此之外，文章也形象地阐述了生成的样本如何提升半监督学习的效果并给出博弈论的表示和...
生成式对抗网络（Generativeadversarialnetworks,GAN）是当前人工智能学界最为重要的研究热点之一。其突出的生成能力不仅可用于生成各类图像和自然语言数据，还启发和推动了各类半监督学习和无监督学习任务的发…
该论文提出了一种半监督学习的生成对抗哈希算法（即SSGAH）：文中分别定义了生成模型、判别模型与深度哈希模型共同实现算法框架的搭建采用了TripletLoss作为损失函数利用无类标样本参与训练，即利用半监督学习方法进行训练网络文中提出了半监督损失函数、对抗损失函数来学习二进制哈希…
半监督生成对抗网络（SGAN）半监督生成对抗网络（Semi-SupervisedGAN，SGAN）是一种生成对抗网络，其鉴别器是多分类器。这里的鉴别器不只是区分两个类（真和假），而是学会区分N+1类，其中N是训练数据集中的类数，生成器生成的伪样本...
我们的方法将神经网络分类器与对抗生成模型相结合，该模型将经过判别训练的分类器正规化。我们发现所提出的方法产生的分类性能与用于图像分类中半监督学习的state-of-the-art结果有一比，并且进一步证实了与分类器一起学习的生成器能够生成高质量的图像。
半监督生成对抗网络Semi-SupervisedGAN.其最特殊的一点：鉴别器是一个多分类器，与传统的GAN（二分类，真假问题判断）不同，SGAN的鉴别器学会分N+1类，其中N是训练数据集中的类数，生成器的伪样本增加了一类。.由架构图可以看到，鉴别器是3中输入：.（1...
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…
第二个网络，称为判别器（D），和G对抗，同时从真实数据集和生成器生成的房屋样本中取样，决定数据看起来是不是真的。换句话说，想象我们正在尝试标注猫或狗，在这一情形下，G将学习如何生成图像，并逐渐使生成的图像越来越像猫或狗。
生成对抗网络(generativeadversarialnetwork,GAN)作为一个新型的深度学习算法,在图像生成、图像修复以及图像分类领域应用广泛。目前,现有的半监督分类算法还不能很好地学习到标签样本与无标签样本之间的关系,半监督分类精度还有待提高。
基于半监督生成对抗网络的三维重建云工作室余翀【摘要】由于固有的问题复杂性和计算复杂度，三维重建是计算机视觉研究和应用领域非常重要且富有挑战性的课题。目前已有的三维重建算法往往会导致重建的三维模型上存在着明显的空洞、扭曲失真或者模糊不清的部分，而基于机器学习的...
在许多研究人员和我的朋友看来,生成对抗学习/网络(GenerativeAdverserialLearning/Networks,GANs)很可能是AI的未来发展方向之一。GAN在商业上有很清晰的吸引力:可以基于较少的数据...
简介这篇文章主要介绍了GAN实战:半监督生成对抗网络以及相关的经验技巧,文章约23436字,浏览量401,点赞数7,值得推荐!半监督学习(semi-supervisedlearning)是G...
37?基于半监督深度生成对抗网络的图像识别方法,曾琦1向德华2,李宁2,肖红光1(1.长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙410114;.湖南省计量检测研究院,...
虽然特征匹配损失在半监督学习的任务中表现得很好,但是由生成器生成的图像并没有上一篇文章中生成的那么好。图4.样本图像由生成器网络创建使用特征匹配损失。...
生成式对抗网络在文本半监督分类中有哪些成果?以及基于这个点可以文吗?关注者2被浏览103关注问题写回答邀请回答好问题添加评论分享暂...
传统的半监督学习的主要方法有协同训练、半监督支持向量机和图论半监督学习等。随着深度学习的发展,越来越多的专家学者开始采用深度学习的方法解决半监督学习问题,其中最具代...
针对上述问题,本文提出了基于生成式对抗网络的半监督学习模型,该方法利用生成式对抗网络能自适应地生成与所给真实样本相似的伪样本这一特性,有效地生成所需训练数据,打破了原...
另一方面,论文还利用生成对抗网络完成高光谱图像半监督的分类任务,将未标注的样本送入训练好的DenseNet的网络模型对样本进行标签的预测,之后将未标注样本及预测标签与原始带...
基于深度生成模型的半监督学习(Semi-SupervisedLearningwithDeepGenerativeModels)2014原文链接:https://arxiv.org/pdf/1406.5298v2.pdf基于拉普拉斯金字塔生成式对抗网络的...
本文提出了一种基于半监督生成对抗网络的三维重建算法(SS-GAN-3D),该方法将传统三维重建技术的优势与最新的生成对抗网络的机器学习原理相结合。通过对三维生成...