SIGIRJun, 2018

生成对抗网络用于信息检索：基础与进展

PDF
TL;DR本教程讨论了 GAN 技术及其在不同信息检索场景下的离散数据拟合的变体，着重介绍了 IRGAN 的基本 GAN 框架和直接应用在信息检索中拟合单个 ID 数据分布，以及 GAN 在生成文本和图形数据等方面的解决方案，并介绍了 IRGAN 和 Texygen 等相关开源平台来帮助研究者进行有关 GAN 的信息检索实验，最后对 GAN 在信息检索中未来研究方向进行了综合总结和展望。
generative adversarial netsunsupervised learninginformation retrievaldiscrete data generationnode embedding
发现论文，激发创造
  • 生成对抗网络概述

    本文概述了生成对抗网络在信号处理中的应用，讨论了 GANs 的训练方法和构建策略以及它们在 deep representations 学习中的表现和存在的挑战。

    Oct, 2017

  • 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

  • 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

  • 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

  • 边界搜索生成对抗网络

    提出了一种用于离散数据训练生成式对抗网络（GANs）的方法，称为边界寻找 GANs（BGANs）。该方法利用鉴别器估计的差异度量计算生成样本的重要性权重，为训练生成器提供了策略梯度，并证明了该算法在离散图像和字符基自然语言生成方面具有很好的效果。此外，目标函数可以扩展到连续的数据集，可用于提高训练的稳定性，并证明了在 Celeba、LSUN 卧室场景理解和 Imagenet 数据集上，该方法的实用性。

    Feb, 2017

  • 使用生成对抗网络学习生成椅子

    本文探讨了使用生成对抗网络 (GAN) 合成高度逼真图像的优化问题，针对当下模型存在的问题，提出了一种修改规则和设计模型的方法。实验表明，我们的方法可以更有效地训练 GAN 模型，并以 3D 物体投影问题为例进行了验证。

    May, 2017

  • 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

  • 针对素描检索的对抗训练

    本研究采用生成对抗网络，从无监督数据中学习出良好的表征，并应用于图像生成、场景分类以及像象形文字这类草图检索。我们提出了一种与草图检索搭配的新型 GAN 结构，并通过对比传统 GAN 结构的表现，证明本研究的草图 GAN 可用于草图的检索，并且相比标准 GAN 结构具有更高的旋转、缩放以及平移稳定性。

    Jul, 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