NIPSMay, 2017

改进推理下的 GAN 半监督学习：流形不变性

PDF
TL;DR本文提出了一种使用生成对抗网络的半监督学习方法，通过估计数据流形的切空间并注入不变性到分类器中来提高半监督学习性能，在学习反向映射时提出了改进的方法，并提供了关于假样本对半监督学习过程的影响的见解。
semi-supervised learninggenerative adversarial networksinvariancesencoderfake examples
发现论文，激发创造
  • 基于 GAN 的半监督学习：重温流形正则化

    使用 GAN 进行流形正则化，采用 Monte Carlo 近似方法进行拉普拉斯规范化，结合 GAN 实现特征匹配 GAN，并在 CIFAR-10 数据集上实现了半监督学习并取得了最先进的结果。

    May, 2018

  • 流形学习对 GAN 的优势

    本文在生成对抗网络中引入流形学习方法来打磨辨别器，考虑局部约束线性和基于子空间的流形以及局部约束的非线性流形，利用流形学习和编码的设计将中间特征表示映射到流形上，并通过协调特征表示和流形视图之间的差异性，实现去噪和流形精细化的两难平衡，并在实验中发现局部约束的非线性流形优于线性流形，性能也明显优于现有的基线算法。

    Dec, 2021

  • 深度生成图像模型的几何学及其应用

    本文基于几何学的角度探究 GAN 潜在空间的性质和图像变异机制，并提出一种基于网络结构的方法计算 GAN 图像多丽安流形的黎曼度量，这一方法可以有效地优化潜在空间的优化等应用，并便于解释变换维度。

    Jan, 2021

  • 训练 GAN 的改进技术

    本文中我们应用各种新的架构特点和训练流程来改进生成对抗网络（GANs）框架，并着重讨论了 GANs 的两个应用程序：半监督学习和图像生成。使用我们的技术，我们在 MNIST，CIFAR-10 和 SVHN 的半监督分类方面取得了最先进的成果，并呈现了高质量的生成的 MNIST 和 CIFAR-10 图像样本和 ImageNet 样本，呈现出 ImageNet 类可识别特征的学习过程。

    Jun, 2016

  • 反演生成对抗网络的生成器

    通过先前训练好的 GAN 模型，将图像投影到潜在空间中以获取表示，我们可以在 MNIST 任务和 Omniglot 任务中成功地保留数字和字符的信息，这种方法可以应用于一次性学习。

    Nov, 2016

  • 对抗特征学习

    通过设计 BiGANs 模型实现 GANs 的逆向学习与无监督特征学习以及其在辅助监督鉴别任务中的有效性。

    May, 2016

  • 生成模型的自适应密度估计

    该论文研究了无监督学习中生成模型的训练方法，提出了一种在对抗网络与似然训练之间进行混合训练的方法，其中使用深度可逆变换来解决概率和逆变换之间的冲突，实现了更好的生成样本和更高的似然性评估。

    Jan, 2019

  • IVE-GAN：不变编码生成对抗网络

    提出了一种新的 “不变编码生成式对抗网络”（IVE-GANs）框架，利用特定数据的不变特征进行逆向映射，使生成器可以涵盖更多数据模式并提升生成效果和表示能力，并在多个数据集上进行了验证。

    Nov, 2017

  • 广义对抗学习推断

    通过将 self-supervised feedback 引入到 GANs 的训练中，匹配多个随机变量元组的联合分布，以获得超出现有方法的更高应用性。

    Jun, 2020

  • 用高斯混合生成对抗网络来处理多样化数据集和图像的无监督聚类

    本文提出了一种基于对抗生成网络的模型 GM-GAN，其中对概率分布进行了控制，使得模型在高维度多样化数据集上的表现得以提高，并在合成图像和真实数据集上进行了多次实验证明了该模型的性能等方面的优势。

    Aug, 2018