安成

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1412.6572.pdfGoodfellow又一大作，一篇对深度学习理论的文章。文章介绍了对抗样本生成机理，由此给出自己的fast gradient sign method（FGSM）。文章给出自己的假设，用自己的线性假设解释各种现象，并推翻部分前人的假设一、高维度线性假设假设的提出许多机器学习算法包括神经网络都容易受到对抗样本的攻击。换句话...

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1611.08408.pdf论文地址：pytorch   tensorflowtensorflow并不是作者提供的源码，网上分享的，据说Discriminator的作用并不明显...跟数据集的分布相关What:首次将对抗生成网络（gan）应用到语义分割当中来。使用判别器识别真实标签与分割图象，缩小标签与分割图像之间的高次不一致性。结构如下图所示...

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1702.02382.pdfWhat:这篇是将生成对抗网络应用到半监督学习，用discriminator的信号作为无标签数据集的反馈信号，对抗生成网络构建一个对抗规则化的作用。作用将搭建的半监督学习网络应用到语意分割中，通过实验证明半监督学习的有效性，可以用更少的数据集训练出较好的结果。网络的结构图如下图所示，有标签的图片得到一组分类损失，无标...