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I...
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 ...
论文《UNSUPERVISED REPRESENTATION L EARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS》提出DCGAN,可以看成是GAN应用在CNN的尝试。论文更多的是在CNN工程上的尝试经验,由于GAN在训练时的不稳定性,因此提出了几点改变: 1、把所有的pooling层用strided convolution替代。在D网络即是跨步长的卷积,在G网络则...
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 ...
GAN改进 新数据集 图像增强 3D 图像来源归属分析 一、图像转换/图像可控编辑 1、VecGAN: Image-to-Image Translation with Interpretable Latent Directions 提出VecGAN,图像到图像的转换方法,用于具有可解释的潜在方向的人脸属性编辑。人脸属性编辑任务面临着强度可控的精确属性编辑和保留图像其它非目标属性的挑战。为此,...
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 的原论文中的证明会有一些不严谨的地方,并且在算法中为了训练效率更高,也有很多简化,其实这也是这个领域的一个常见现象,在北大的深度学习的数学原理的暑期课上,老师就提到过深度学习中数学严谨证明占 6 成。 言外之意就是该领域的证明过程并没有纯数学的那么严谨,当从计算机科学工程师角度去推导证明的时候,往...
一、Typical GAN 框架结构: 生成对抗网络由两个部分组成:生成器(Generator)和判别器(Distriminator) 生成器:生成一个真实数据类似的数据分布(伪造数据) 判别器:判断生成器生成的图片是真的还是假的(鉴别数据),类似于一个二分类器 在生成对抗模型框架中,有两个模型一个是生成模型G,一个判别模型D。生成器G根据隐...
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) ...