Mar, 2018

关于生成对抗网络的一些理论性质

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TL;DR本文通过分析数学和统计学特性，研究生成式对抗网络与 Jensen-Shannon 散度的深刻联系，并提供鉴别器族群的逼近论证及样本估计分布的大样本性质，特别地证明了中心极限定理。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 生成对抗网络（GANs）的收敛问题

    本文旨在为数学家提供适用的 GANs 理论解释，概述 GANs 的训练问题和拓扑学和博弈论视角如何贡献于我们理解和实践 GANs 的技术的正面和反面结果。

    Jun, 2018

  • 生成对抗网络 (GANs) 的十年：最新技术综述

    生成对抗网络（GANs）是在多个领域中生成逼真、多样化数据的强大工具。本研究综述了 GANs 的潜在架构、验证指标和应用领域，并探讨了 GAN 与 Jensen-Shannon 散度之间的深刻联系以及 GAN 框架的最优性特征。对 GAN 变体的效率、模型架构以及训练障碍和解决方案进行了评估，并详细讨论了 GAN 与 Transformer、物理信息神经网络、大型语言模型和扩散模型等新开发的深度学习框架的整合。最后，揭示了该领域的若干问题和未来研究方向。

    Aug, 2023

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    Oct, 2017

  • 生成对抗学习的逼近与收敛特性

    本文研究了生成对抗网络在逼近目标分布时的两个基本问题：限制鉴别器家族对近似质量的影响和不同目标函数的收敛条件与分布收敛之间的关系。定义了对抗分歧的概念，证明了使用受限制的鉴别器家族具有矩匹配效应，并且对于严格对抗性分歧的目标函数，证明了目标函数上的收敛蕴含着弱收敛。

    May, 2017

  • 生成对抗网络（GAN）的数学介绍

    本文从数学角度提供了生成式对抗网络（GAN）的概述，以更习惯数学语言的学生为目标，介绍了 GAN 的数学基础、应用及技术发展。

    Sep, 2020

  • 对抗生成网络（GAN）的理论基础与应用

    这篇论文介绍了生成对抗网络的理论基础、基本架构方案和一些应用。生成对抗网络是一种基于两个神经网络 —— 生成器和辨别器的对抗性学习方法，可用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

    Feb, 2023

  • 生成对抗网络及其变体的工作原理：概述

    本文主要讨论生成对抗网络的应用和基本操作，介绍了 GAN 如何学习高维度、复杂的真实数据分布，并不需要假设分布，同时讨论了 GAN 加入自动编码器框架、用于图像合成、图像编辑和分布学习等多种变体。

    Nov, 2017

  • 生成式对抗网络的公正性分析

    本文分析并强调 GAN 模型的公平性问题，提出了针对样本组的 GAN 模型调节或采用集成方法的解决方案，避免因训练过程中对某些群体偏好而测试时不能统一生成不同群体的数据分布。

    Mar, 2021

  • 生成对抗网络综述：算法、理论和应用

    本文从算法、理论和应用三个方面综述了各种生成对抗网络（GANs）算法的动机、数学表示和结构特点，比较了不同 GANs 方法的共同性和差异，探讨了 GANs 相关的理论问题以及在图像处理、自然语言处理、医疗领域、数据科学等领域的应用，并指出了未来 GANs 的开放性研究问题。

    Jan, 2020