NIPSMay, 2017

贝叶斯生成对抗网络

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TL;DR本研究提出了基于贝叶斯公式的 GAN 模型，通过使用随机梯度哈密顿蒙特卡罗方法边缘化生成器和鉴别器网络的权重，在不需要特征匹配或使用小批量区分等标准干预的情况下，实现半监督和无监督的学习效果，避免了模式崩塌的问题，并在多个基准数据集上取得了最佳性能。
generative adversarial networksbayesian formulationsemi-supervised learninghamiltonian monte carlomode-collapse
发现论文，激发创造
  • 带有深度生成模型的贝叶斯半监督学习

    这篇研究提出了使用带有随机输入的判别组件来增加噪声灵活性，实现模型的半监督贝叶斯主动学习，并且通过全贝叶斯判别组件实现参数值不确定性的估计。

    Jun, 2017

  • 结构式生成对抗网络

    该论文提出了一种基于两个独立潜变量的结构化生成式对抗网络，通过两个博弈过程最小化 y 和 z 的重构误差，并且提高了半监督条件下的图像分类精度以及图像生成质量。

    Nov, 2017

  • 隐式生成模型中的学习

    本文介绍了生成对抗网络（GANs）的算法框架，将其与隐式生成模型的学习算法相联系，提出了基于密度比估计的方法并借此引导观察者更深层次地思考生成模型。

    Oct, 2016

  • 对抗消息传递用于图形模型

    本文提出了将生成式对抗网络（GANs）视为隐式模型的一种方法，基于生成器和判别器的相互作用弱化了显式的似然值评估，从而在有向无环图的结构模型中实现了贝叶斯后验推理和模型学习。

    Dec, 2016

  • 图形生成对抗网络

    提出了一种名为 Graphical Generative Adversarial Networks（Graphical-GAN）的模型，结合了贝叶斯网络和生成性对抗网络的能力来建模结构化数据。引入了一个结构化的识别模型来推断给定观测值的潜在变量的后验分布，并将期望传播（EP）算法广义化，以同时学习生成模型和识别模型。最后，提出了两个 Graphical-GAN 的重要实例，即高斯混合 GAN（GMGAN）和状态空间 GAN（SSGAN），可分别成功学习视觉数据集的离散和时间结构。

    Apr, 2018

  • 半监督条件生成对抗网络

    提出了一种新的半监督生成对抗网络模型 (SS-GAN)，通过适应 GAN 框架，使用一对堆叠的鉴别器来学习数据的边际分布和数据属性的条件分布，特别针对半监督学习，通过有标记和无标记数据学习数据的边际分布并通过有标记数据纯粹地学习属性的条件分布，实验证明该模型相较于已有的半监督条件 GAN 模型具有更好的性能。

    Aug, 2017

  • 基于随机决策规则的生成对抗网络的新范式

    本文提出了一种新的基于随机化决策规则的 GAN 公式，其中鉴别者收敛于一个固定点，而生成器则收敛于 Nash 均衡下的分布，通过随机梯度 Markov 链蒙特卡罗算法以及相应的模拟方法，得到了一种有效的支撑算法。

    Jun, 2023

  • 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

  • 基于生成对抗网络的图半监督学习

    研究使用生成式对抗网络来帮助半监督图学习，提出 GraphSGAN 方法，在该方法中，生成器和分类器网络进行竞争性博弈，生成器通过在子图之间的低密度区域生成假样本来平衡，分类器通过隐式考虑子图密度属性来区分真实样本和假样本。实验结果表明，GraphSGAN 显著优于几种现有方法。

    Sep, 2018

  • 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