人们提出了几种反转预训练 GAN 的生成器的技术,比如各自独立提出的对抗性学习推断(Adversarially Learned Inference,ALI)和双向 GAN(Bidirectional GANs),它们能提供简单而有效的扩展,通过加入一个推断网络,使判别器共同测试数据空间和隐空间。 这种形式下的生成器由两个网络组成:即编码器(推断网络)和解码器。它们同时...
本文描述了生成对抗网络的新训练方法,关键思想是从低分辨率图像开始,逐渐增大(grow)生成器和判别器,并在训练进展过程中添加新的处理更高分辨率细节的网络层。这大大地稳定了训练,生成了前所未有高质量的图像。PGGAN 首次生成 1024×1024 的人脸图像,在此之前 128×128 的已经相当困难且质量无法保证。此外,作者还提出...
本文引入了一种集成了层分解网络和光效抑制网络的无监督方法。给定单个夜间图像作为输入,分解网络在无监督层特定的先验损失的指导下学习分解阴影、反射和光效层。光效抑制网络进一步抑制了光效,同时增强了黑暗区域的照明。这个光效抑制网络利用估计的光效层作为指导来关注光效区域。为了恢复背景细节并减少幻觉/伪影,提出了结...
本文提出RTSGAN (time series,RTS),首先学习一个编码器-解码器模块,该模块提供时间序列实例和固定维度潜在向量之间的映射,然后学习生成模块以在相同的潜在空间中生成向量。通过结合生成器和解码器,RTSGAN 能够生成尊重原始特征分布和时间动态的 RTS。为了生成具有缺失值的时间序列,进一步为 RTSGAN 配备了一个 observatio...
GAN(Generative Adversarial Netwo,生成对抗网络)是用于无监督学习的机器学习模型,由Ian Goodfellow等人在2014年提出,由神经网络构成判别器和生成器构成,通过一种互相竞争的机制组成的一种学习框架。 卷积神经网络之父-Yann LeCun这样评论GAN: 在我看来,最重要的是对抗训练( GAN也称为生成对抗网络)。这一想法最初是...
生成式对抗网络GAN 1、 基本GAN 在论文《Generative Adversarial Nets》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”。一般包含两个部分:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。训练的过程是无监督学习。 先总结一下训练的过程。一般而言,输入是一个一维向量z,它从先验 ...
一、最新研究论文(根据Google Scholar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(Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs))2015 原文链接:https://arxiv.org/pdf/1511.06434v2.pdf ...
这篇GAN 论文来自 NVIDIA Research,提出以一种渐进增大(progressive growing)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。作者表示,这种方式不仅稳定了训练,GAN 生成的图像也是迄今为止质量最好的。
GAN(Generative Adversarial Nets,对抗生成网络),近两年在深度学习领域十分的火爆,cvpr2018有近三分之一的论文与GAN相关。最近新闻上非常火爆的AI换脸技术等就是基于GAN,可以说GAN赋予了机器以创造力。GAN的开山之作是Ian J. Goodfellow在2014年于NIPS上发表的一篇文章:Generative Adversarial Nets以及官方源码(点击超链...
Twitter Cortex的团队几周前发表的这篇论文是该领域快速创新的一个证明。这篇论文提出的模型是一个超解析度生成对抗网络(super-resolution generative adversarial network,SRGAN),我们将直接用这个缩写。它的主要贡献是一个全新的损失函数(比旧的MSE好),能使网络从大幅降低采样率的图像中还原出逼真的图像质感和细节。