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随笔分类 -  GAN

摘要:本文梳理一下 VAE -> Flow -> Diffusion 的过程 [9]. 需要声明的是, 个人是没有进行过这方面的实践的, 相关的理论只是也比较匮乏, 这里只是一个对这些从事贝叶斯网络研究满怀敬意的人的纸上谈兵了. 扩散模型没有被时间洪流所掩埋, 真是让人感动的事情. 符号说明 $\bm{x 阅读全文
posted @ 2022-11-27 18:54 馒头and花卷 阅读(531) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Song Y., Sohl-Dickstein J., Kingma D. P., Kumar A., Ermon S. and Poole B. Score-based generative modeling through stochastic differential equations. I 阅读全文
posted @ 2022-06-21 13:02 馒头and花卷 阅读(3987) 评论(5) 推荐(2) 编辑
摘要:Lin C., Chen S., Li H., Xiao Y., Li L. and Yang Q. Attacking recommender systems with augmented user profiles. In ACM International Conference on Info 阅读全文
posted @ 2022-06-03 18:19 馒头and花卷 阅读(121) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Zhang H., Zhang Z., Odena A. and Lee H. CONSISTENCY REGULARIZATION FOR GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS. ICLR, 2020. Zhao Z., Singh S., Lee H., Zhang Z 阅读全文
posted @ 2021-04-15 11:25 馒头and花卷 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Zhao S., Liu Z., Lin J., Zhu J. and Han S. Differentiable Augmentation for Data-Efficient GAN Training. NIPS, 2020. Karras T., Aittala M., Hellsten J. 阅读全文
posted @ 2021-04-14 15:32 馒头and花卷 阅读(112) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Miyato T., Kataoka T., Koyama M & Yoshida Y. SPECTRAL NORMALIZATION FOR GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS. ICLR, 2018. 概 通过限制谱范数来限制Lipschitz常数, 但又不像weig 阅读全文
posted @ 2020-12-06 17:54 馒头and花卷 阅读(436) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Zhu J., Park T., Isola P. & Efros A. Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV, 2017. 概 以往的图片到图片的转换(或者图片到文 阅读全文
posted @ 2020-12-06 14:44 馒头and花卷 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Singh K., Ojha U. & Lee Y. FineGAN: Unsupervised Hierarchical Disentanglement for Fine-Grained Object Generation and Discovery. CVPR, 2019. 概 利用GAN生成图 阅读全文
posted @ 2020-12-02 19:42 馒头and花卷 阅读(430) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Saito M., Matsumoto E. & Saito S. Temporal Generative Adversarial Nets with Singular Value Clipping. ICCV, 2017. 概 当面对时序信息的时候, 如果利用GAN呢? 主要内容 一般的生成器接受 阅读全文
posted @ 2020-11-29 19:48 馒头and花卷 阅读(339) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Ledig C., Theis L., Huszar F., Caballero J., Cunningham A., Acosta A., Aitken A., Tejani A., Totz J., Wang Z. & Shi W. Photo-Realistic Single Image Su 阅读全文
posted @ 2020-11-29 15:58 馒头and花卷 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Liu M., Tuzel O. Coupled Generative Adversarial Networks. NIPS, 2016. 概 用GAN和数据(从边缘分布中采样)来拟合联合分布. 主要内容 这篇文章想要解决的问题是, 在仅有俩组不同数据(即从各自边缘分布中采样的数据), 如何用GAN 阅读全文
posted @ 2020-11-28 17:53 馒头and花卷 阅读(310) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Zhao J., Mathieu M. & LeCun Y. Energy-based generative adversarial networks. ICLR, 2017. 概 基于能量的一个解释. 主要内容 本文采用了与GAN不同的损失, 判别器D和生成器G分别最小化下面的损失: \[ 阅读全文
posted @ 2020-11-28 17:50 馒头and花卷 阅读(196) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Chen X., Duan Y., Houthooft R., Schulman J., Sutskever I., Abbeel P. InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generati 阅读全文
posted @ 2020-11-25 20:11 馒头and花卷 阅读(154) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Kang M., Park J. Contrastive Generative Adversarial Networks. arXiv preprint arXiv 2006.12681, 2020. 概 如何将对比损失和GAN结合在一起呢? 主要内容 还是老问题, 结合对比学习就是如何构造正负样本 阅读全文
posted @ 2020-10-09 20:23 馒头and花卷 阅读(406) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Pebbles W., Pebbles J., Zhu J., Efros A., Torralba A. The Hessian Penalty: A Weak Prior for Unsupervised Disentanglement. arXiv preprint arXiv 2008.10 阅读全文
posted @ 2020-09-30 20:26 馒头and花卷 阅读(298) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Wang X., He K., Guo C., Weinberger K., Hopcroft H., AT-GAN: A Generative Attack Model for Adversarial Transferring on Generative Adversarial Nets. arX 阅读全文
posted @ 2020-06-17 11:30 馒头and花卷 阅读(435) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Xiao C, Li B, Zhu J, et al. Generating Adversarial Examples with Adversarial Networks[J]. arXiv: Cryptography and Security, 2018. @article{xiao2018gen 阅读全文
posted @ 2020-06-16 10:46 馒头and花卷 阅读(323) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Samangouei P, Kabkab M, Chellappa R, et al. Defense-GAN: Protecting Classifiers Against Adversarial Attacks Using Generative Models.[J]. arXiv: Comput 阅读全文
posted @ 2020-05-28 15:26 馒头and花卷 阅读(507) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:[TOC] "Jae Hyun Lim, Jong Chul Ye, Geometric GAN." 概 很有趣, GAN的训练过程可以分成 1. 寻找一个超平面区分real和fake; 2. 训练判别器, 使得real和fake分得更开; 3. 训练生成器, 使得real趋向错分一侧. 主要内容 阅读全文
posted @ 2020-04-16 22:26 馒头and花卷 阅读(902) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Mroueh Y, Sercu T, Goel V, et al. McGan: Mean and Covariance Feature Matching GAN[J]. arXiv: Learning, 2017. @article{mroueh2017mcgan:, title=, author 阅读全文
posted @ 2020-04-16 21:07 馒头and花卷 阅读(587) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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