GAN，全称为Generative Adversarial Nets，直译为生成式对抗网络。它一方面将产生式模型拉回到了一直由判别式模型称霸的AI竞技场，引起了学者甚至大众对产生式模型的研究兴趣，同时也将对抗训练从常规的游戏竞技领域引到了更一般领域，引起了从学术界到工业界的普遍关注。笔者对几大会议等进行了不完全统计，其中：ICLR-20...
(1) 将GAN改进为条件产生式模型:这一点最早在GAN公开后的半年就得到了部分解决,即conditional GAN(ARXIV-2014)的工作,该模型实现了给定条件的数据生成,但现在在各个领域特别是图像和视频相关的生成工作中,也依然有许多对于给定条件生成数据的任务的相关改进与研究; (2) 改进输入z:不直接用随机噪声信号,而是可以用...
我们这里主要对比两类工作,一类是像GAN一样将产生器与判别器联合学习的工作,另一类是深度学习领域中当前应用比较多的深度产生式模型: 对比1:产生器与判别器联合学习的相关工作 在传统的机器学习领域,很早就引入了将判别式模型与产生式模型进行联合学习的想法,比如Tony Jebara早在2001年的毕业论文中就以最大熵的形式...
个人觉得GAN的对抗训练理论和它利用这一点来构建产生式模型的概念一直都很吸引人,但它刚提出之时对模型的实际训练中所遇到的许多问题都还没有得到很好的解决(当然,现在也仍然有许多问题),但经过2014和2015大半年的酝酿,到15年下半年和16年初就逐渐开始出现许多GAN的训练技巧总结分享以及对模型本身进行改进的文章,这些...
我们这里主要对比两类工作,一类是像GAN一样将产生器与判别器联合学习的工作,另一类是深度学习领域中当前应用比较多的深度产生式模型: 对比1:产生器与判别器联合学习的相关工作 在传统的机器学习领域,很早就引入了将判别式模型与产生式模型进行联合学习的想法,比如Tony Jebara早在2001年的毕业论文中就以最大熵的形式...
GAN,全称为Generative Adversarial Nets,直译为生成式对抗网络。它一方面将产生式模型拉回到了一直由判别式模型称霸的AI竞技场,引起了学者甚至大众对产生式模型的研究兴趣,同时也将对抗训练从常规的游戏竞技领域引到了更一般领域,引起了从学术界到工业界的普遍关注。笔者对几大会议等进行了不完全统计,其中: ...
雷锋网注:本文作者杨双,于2016获中国科学院自动化研究所博士学位。现任中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室助理教授。主要研究方向包括深度学习、贝叶斯建模与推理、序列建模等。 GAN,全称为Generative Adversarial Nets,直译为生成式对抗网络。它一方面将产生式模型拉回到了一直由判别式模型称霸的AI竞技场,引...