Generative Adversarial Networksarxiv.org/abs/1406.2661最原始的GAN,开山之作,发表于2014年的Nips(一作Ian也是花书的作者! )。 在统计学眼里,整个世界都是sample某种distribution得到的。比如一个 10×10 的图片,其实就是一个属于 R100 空间的一个张量,其中的数字图片就是服从于一个distribution 数字P数字 。那...
论文标题:Generative Adversarial Networks论文作者:Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie ...论文来源:2014, NIPS论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction本文提出 GAN 框架, 通过一个对抗来估计生成模型。该框架同时训练两个模型:生成模型(Generative model)GG 用于捕获数据分布; 判别模型(Discriminative...
NIPS 2014,原文链接:papers.nips.cc/paper/54 官方源码,虽然看不太懂:github.com/goodfeli/adv 本文作于2020年7月30日。 摘要 We propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a generative model G that captures the ...
Generative adversarial nets. In Proceedings of NIPS 2014, Montreal, CA, December 2014.Goodfellow, I, Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., and Bengio, Y. Generative adversarial nets. In NIPS, 2014....
作者:中南大学可视化实验室 硕士研究生 HYH 日期:2020-8-1 标签:GAN 对抗 进化 论文期刊: 2014-NIPS 简单介绍 提出了一种生成对抗网络(generative adversarial network,GAN),完全避免了现有生成模型的难点痛点。 问题陈述 1.生成模型要做的事情是什么? 生成模型(generative model)描述的是这一类的模型:接收了从某...
I. Goodfellow, Nips 2016 tutorial: generative adversarial networks. arXiv:1701.00160 (2016) X. Mao, Q. Li, H. Xie, R. Y. Lau, Z. Wang, S. Paul Smolley, Least squares generative adversarial networks. in Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (2017), pp. 2794...
基于此,在2014年的论文里面,作者提出的算法是,每次迭代过程包括两个步骤:更新k次Discriminator(k>=1);更新1次Generator。也就是,应该让Discriminator学得更充分一些。PS:2016 NIPS tutorial中,作者指出,每次迭代对博弈双方同时进行(随机)梯度下降,在实际操作中效果最好。
Exp Fluids, 55 (11) (2014), pp. 1-8 View in ScopusGoogle Scholar [49] Arthur D., Vassilvitskii S. K-Means++: The advantages of careful seeding: Tech. rep. Stanford (2006) Google Scholar [50] Goodfellow I. Nips 2016 tutorial: Generative adversarial networks (2016) ArXiv Preprint ar...
Generative Adversarial Nets-GAN生成对抗网络 作者:中南大学可视化实验室 硕士研究生 HYH 日期:2020-8-1 标签:GAN 对抗 进化 论文期刊: 2014-NIPS 简单介绍 提出了一种生成对抗网络(generative adversarial network,GAN),完全避免了现有生成模型的难点痛点。 问题陈述 1.生成模型要做的事情是什么? 生成模型(...
不过值得庆幸的是,现在已经有算法解决这些问题,这也是2016年GAN才火的一个原因吧 4. 后续发展 github上有人总结的GAN的文章:AdversarialNetsPapers 5. 参考 Generative Adversarial Nets NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks GAN之父NIPS 2016演讲现场直击:全方位解读生成对抗网络的原理及未来...