qq_32439305的博客

InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets论文地址：http://arxiv.org/abs/1606.03657发表年份：2016项目地址：简介：这篇文章介绍了一种GAN的扩展，使得其能够在完全无监督学习中学习不复杂的表示。Info...

Self-Attention Generative Adversarial Networks论文地址：https://arxiv.org/abs/1805.08318发表日期：21/5/2018项目地址：简介：在这篇论文中，我们提出了SAGAN，使得注意力驱动、传统的卷积GAN产生高分辨率输出是来自于在低分辨率特征图中空间局部点。在SAGAN中，细节能够通过来自所有的特征位置的线索来产生。...

The relativstic discriminator: a key element missing from standard GAN论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.00734发表日期：10/9/2018项目地址：https://github.com/AlexiaJM/RelativisticGAN{这里给的一定是官方的}目录The rel...

看官：看的一脸懵逼啊怎么办？掌柜：没事的，叫店小二介绍介绍~（吆喝） 小二：@#$%^&*() ，懂了吧（得意状）。

 看官：非常美味，就是菜有些少。（唏嘘）店小二：得嘞，再给您加一些。满汉全席怎么样？

这里写自定义目录标题输入：H_{out} = \left\lfloor\frac{H_{in} + 2 * \text{padding[0]} - \text{dilation[0]}\times (\text{kernel_size[0]} - 1) - 1}{\text{stride[0]}} + 1\right\rfloor输出：（在markdown编译器用’$$‘ ‘$$’将公式扩起...

Unpaired Image-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593发表日期：15/11/2018项目地址：高能预警：这篇文章将告诉你如何将苹果变成橘子，马变成斑马。图 1：给定两个无序图片集，我们的算法学习如何自动地把一幅图...

 

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks问题：欧几里得距离会导致"模糊"的现象，因为它是在所有训练集上取平均得到的。CGAN是一种解决方法：其结构为：传统的GAN是这样的，等式右边第一项少了x：同时尝试利用L1距离来减少“blurring”，最终的目标函数长这样：...