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...
1. Classification of sparsely labeled spatio-temporal data through semi-supervised adversarial learning(基于半监督对抗学习的稀疏标记时空数据分类) 作者:Atanas Mirchev,Seyed-Ahmad Ahmadi 摘要:In recent years, Generative Adversarial Networks (GAN) have emerged as a powerful method for learning the mapping ...
从单目图像中恢复带纹理的 3D mesh 非常具有挑战性,这项工作提出了 Mesh Inversion,利用3D 纹理mesh 进行预训练 3D GAN 的先验来改进重建。 具体而言,通过在 3D GAN 中搜索与目标最相似的潜在空间来实现重建。由于预训练的 GAN 在几何和纹理方面蕴含了丰富的 3D 语义,因此在 GAN 流形内进行搜索自然地规范了重建...
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
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 batch normalisation，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。Paper link: https://...
论文: Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation Tero Karras, Timo Aila, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen https://arxiv.org/abs/1710.10196 迄今最真实的 GAN:英伟达渐进增大方式训练 GAN,生成前所未有高清图像 BigGAN—Brock et al. (2019) ...
GAN通过一对对立的神经网络，成功地实现了从随机噪声中生成逼真的图像、音频、视频等内容。它的工作原理独特且深刻，迅速推动了图像生成、艺术创作、数据增强、医学影像生成等多个领域的技术突破。GAN的工作原理 生成式对抗网络的核心思想源于博弈论中的“对抗性”概念。在传统的生成模型中，生成器（Generator）试图从...
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 ...
准备在未来的一段时间,按照时间顺序把GAN相关的代表性论文读一读,时间跨度从2014~2019年,完成后准备整理成一个系列,出一个总结对比的文章。 Title:Conditional Generative Adversarial Nets 原文地址:https:…
Progressively Growing GAN (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 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...