生成对抗网络论文列表

最新推荐文章于 2024-07-10 23:18:54 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 生成对抗网络 对抗网络 深度学习
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  2. 基于多阶段生成对抗网的延时摄影视频的生成（Learning to Generate Time-Lapse Videos Using Multi-Stage Dynamic Generative Adversarial Networks）。给定第一帧图像，本文的模型可以预测未来帧。在其两阶段模型里面，第一个阶段生成具有逼真内容的延时摄影视频。第二个阶段对第一个阶段的结果进行优化，主要体现在增加动态的运动信息，使之与真实的延时摄影视频更加接近。

参考文献：http://www.sohu.com/a/226037118_633698

论文解析八： GAN：Generative Adversarial Nets（生成对抗网络）
kaszxc的博客
10-23 1616
文章提出了一个新的framework（framework通常是一个比较大的模型）用来估计生成模型，通过对抗的过程，同时会训练两个模型**生成模型G：**用来抓取整个数据的分布（生成模型就是要对整个数据的分布进行建模，使得能够生成各种分布，这里的分布就是指的生成图片、文字或者电影等，在统计学中，整个世界是通过采样不同的分布来得到的，所以如果想要生成东西，就应该抓取整个数据的分布）**辨别模型D：**用来估计样本到底是从真正的数据生成出来的还是来自生成模型生成出来的。
【毕业论文参考】Python与生成对抗网络（GAN）的快速实现
最新发布
二进制的梦想
12-26 2374
生成器（Generator）：从随机噪声生成逼真的数据。判别器（Discriminator）：判别输入数据是真实数据还是生成数据。两者通过博弈论思想相互优化，生成器的目标是“欺骗”判别器，而判别器的目标是尽可能分辨真伪。生成器的任务是将随机噪声（通常为正态分布或均匀分布）映射为目标数据。nn.ReLU(),nn.ReLU(),nn.Tanh() # 将输出归一化到[-1, 1]判别器的任务是判别输入数据是真实数据还是生成数据。nn.Sigmoid() # 输出概率值。
生成对抗网络及其变体的论文汇总
weixin_30568715的博客
02-11 217
https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-04-21-5 转载于:https://www.cnblogs.com/guochen/p/8440832.html
GAN 生成对抗网络论文阅读路线图
weixin_40581617的博客
11-01 730
路线图按照下面四个准则构建而成：  ●  从提纲到细节 ●  从经典到前沿 ●  从通用领域到特定领域 ●  专注于最先进的技术 Generative Adversarial Networks – Paper Reading Road Map 今年夏天，我在我的实习工作中重点研究了Generative Adversarial Networks（GAN）。 起初，我对这个模型知之甚少，所以...
【读点论文】生成对抗网络 GAN
白水空空
11-21 1736
Generative Adversarial Nets 生成器主要从一个低维度的数据分布中不断拟合真实的高维数据分布，而判别器主要是为了区分数据是来源于真实数据还是生成器生成的数据，他们之间相互对抗，不断学习，最终达到Nash均衡，即任何一方的改进都不会导致总体的收益增加，这个时候判别器再也无法区分是生成器生成的数据还是真实数据。 通过对抗过程来估计生成模型，在这个框架中，我们同时训练两个模型: 用来拟合数据分布的生成网络G 用来判断输入是否“真实”的判别网络D。 在训练过程中，
【论文笔记】—生成对抗网络—GAN—2014-NIPS
chaiky的博客
07-10 2971
题目：Generative Adversarial Nets生成对抗神经网络GAN开山之作论文。论文作者为“生成对抗网络之父”Ian Goodfellow和图灵奖得主Youshua Bengio。GAN近年来成为人工智能和深度学习的热门研究领域。GAN广泛应用于图像生成、风格迁移、AI艺术、黑白老照片上色修复。你可以使用GAN实现照片转成油画、野马转成斑马、黑夜转成白天，简笔画的猫转成真猫，模糊图像转成高清图像等酷炫好玩的应用。EID：arXiv:1406.2661.....................
GAN（生成对抗网络2014论文）
08-17
**生成对抗网络（GANs）**是深度学习领域的一个重要概念，由Ian Goodfellow等人在2014年提出，其核心思想是通过两个神经网络的博弈来学习数据的分布。这一创新性的方法在图像生成、视频预测、自然语言处理、音频生成...
最新《生成式对抗网络异常检测》综述论文
09-16
生成对抗网络(GANs)和对抗训练过程最近被用来面对这一任务，产生了显著的结果。在本文中，我们综述了主要的基于GAN的异常检测方法，并突出了它们的优缺点。在不同数据集上的实验结果的增加，以及使用GAN的异常检测的...
【毕业论文】| 基于生成对抗网络的图像风格动漫化迁移
sunrisekkk的博客
07-10 1931
校优秀本科毕业论文，基于生成对抗网络技术的图像风格动漫化迁移~
生成对抗网络16篇相关英文论文
11-28
压缩包内包含16篇生成对望网络GAN方面的英文论文（全是英文，不包含中文论文）。包含GAN, conditional GAN, DCGAN, WAGAN, SAGAN, 训练GAN的技巧等等，看完会对GAN有一个深入的认识。
【论文精读】GAN：Generative Adversarial Nets 生成对抗网络
weixin_47748259的博客
03-14 1844
生成模型 G 捕获数据分布，生成模型的任务是尽量使得判别模型犯错生成模型是要对整个数据的分布进行建模，从而能够生成各种分布。分布是一个一般化的词，在统计学的眼里，整个世界是通过采样不同的分布得到的，所以想要生成东西，目的就是要去抓住整个数据的分布。判别模型 D 估计样本来自训练数据而不是G的概率。
生成对抗网络原始论文解读
kevinoop 的博客
04-05 3982
生成对抗网络原始论文重点解读 原文：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 一、GAN基础 “D和G的训练是关于值函数V(G, D)的极小极大化的二人博弈问题”。 minGmaxDV(D,G)=Epdata(x)[log(D(x))]+Epz(z)[log(1−D(G(z)))]…(1)(9)(9)minGmaxDV(D,G)=Epdata(x)[l...
生成对抗网络GAN论文总结+复现代码(已完成29篇)
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iiiiiiimp的博客
01-06 5万+
GAN论文总结
学习GAN必须阅读的10篇论文
魔图互联
03-22 1149
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。 目录： DCGAN Improved Techniques for Training GANs Conditional GANs Progressively Growing GANs BigGAN StyleGAN CycleGAN Pix2Pix ...
【GAN的魔法】生成对抗网络技术进展及论文笔记3
elaine_bao的专栏
03-05 1946
DCGAN的应用DCGAN则是将GAN和深度卷积网络结合起来的应用，这篇文章的提出看似没有很大创新，但是提出了很多工程经验分享，以及针对CNN网络应用于GAN的设计。
生成对抗网络GAN论文解读及原理分析
weixin_46238823的博客
03-24 1935
作者提出了一个通过对抗性过程估计生成模型的新框架，在该框架中，将同时训练两个模型：生成模型G：捕捉数据分布。在统计学中，确定数据的分布就可以生成数据。判别模型D：估计一个样本的概率。分辨这个样本是来自训练数据，还是来自于G生成的。对于G的训练过程是最大化D犯错的概率。这个框架对应于一个极小极大的两人博弈。这在GAN的目标函数中可以明确体现，D会希望这个目标函数越大越好，G则希望该目标函数越来越小。G和D的对抗就体现在这个目标函数中。
生成对抗网络（GAN）论文原文详解
coder_kang的博客
12-13 1万+
最近在学习生成对抗网络的相关知识，首先接触到的当然是Ian Goodfellow的原始论文，文章中作者很简要的阐明了GAN的基本算法，同时也给出该算法可行的理论证明。该模型通俗点说可以利用已有的数据对模型进行训练，训练完成后，该网络能够自动的生成与原始数据相似的数据。举例来说，我给网络投喂一些 ...
GAN|生成对抗网络的前沿进展（论文、框架&资源）全面总结
Cethy‘s Learning Notes
03-28 1867
收藏用，感谢感谢！！！原文出自：http://www.sohu.com/a/137960452_642762生成模型（GenerativeModel）是一种可以通过学习训练样本来产生更多类似样本的模型。在所有生成模型当中，最具潜力的是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）。GANs 是非监督机器学习的一种，它的运作方式可被看做是两个神经网络相互竞...
【GAN的魔法】生成对抗网络技术进展及论文笔记1
elaine_bao的专栏
03-05 1758
人都是有创造性思维的，GAN（生成对抗网络，Generative Adversarial Networks）也可以。（好可怕~~~~） 深度学习大牛 Yan Lecun对它赞不绝口，称其为“10 年来机器学习领域最酷的想法”。 本文将从GAN相关的几篇重要论文展开，关注其技术进展。
深度解析2014年生成对抗网络论文及翻译
资源摘要信息:"GAN（生成对抗网络2014论文）是深度学习领域的一个重要里程碑，由Ian Goodfellow及其同事们于2014年提出。该论文的全称为《Generative Adversarial Nets》，在该论文中，作者提出了一种新颖的框架，...
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