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

Aug, 2018

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

Gaussian Mixture Generative Adversarial Networks for Diverse Datasets, and the Unsupervised Clustering of Images

Matan Ben-Yosef, Daphna Weinshall

TL;DR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。

Abstract

generative adversarial networks (GANs) have been shown to produce realistically looking synthetic images with remarkable success, yet their performance seems less impressive when the training set is highly diverse. In order to provide a better fit to the target data distribution when t

generative adversarial networks gm-gan unsupervised clustering latent space probability distribution

发现论文，激发创造

混合密度生成对抗网络

本文提出了一种新型 GAN 变体 Mixutre Density GAN，通过在判别器嵌入空间中形成聚类来打破生成器的模式崩塌问题，从而发现不同的数据模式，并在生成高质量图像方面表现出色。

Oct, 2018

论 GAN 和 GMM

本文研究了 GANs 在图像统计建模方面与 Gaussian 混合模型的效果，结果表明，GMM 能够生成逼真的图像，同时也能够捕捉到 Gans 无法捕捉到的分布特征，为图像生成提供了一种有效而全面的统计学方法。

May, 2018

自我条件 GAN 的多样性图像生成

提出了一种简单而有效的无监督方法，通过使用聚类方法自动地生成类别标签，来训练条件生成对抗网络模型（GAN 模型）生成多样而逼真的图像，这种方法在处理模式崩溃方面表现优异，同时在 ImageNet 和 Places365 等大规模数据集上产生多样化的图像，比以前的方法提高了标准的质量指标。

Jun, 2020

在人工数据集上训练 GAN 的经验教训

通过训练 GAN 在人工数据集上，我们发现混合多个 GANs 相比于使用更深、更宽、更复杂的单个生成器会获得更好的结果。在 CIFAR-10 数据集上，我们的方法在流行的指标（IS 和 FID）上明显优于现有技术的表现。

Jul, 2020

利用高斯化的潜空间改善 StyleGAN 中的反演和生成多样性

本文研究了生成式对抗网络中的潜在向量空间中数据分布模型，提出了一个简单的高斯先验模型，用于规范图像向潜在空间的映射，这样生成的图像更加平滑和稳定，同时维持多样性和减少生成图像中的伪像。

Sep, 2020

多生成器生成对抗网络

本文提出了一种名为 Mixture GAN （MGAN）的新方法，该方法采用多个生成器的混合训练，旨在克服 mode collapsing 问题，通过理论分析得出结论，证明了在平衡状态下，多个生成器的分布和数据分布之间的 Jensen-Shannon 差异最小，生成器之间的 Jensen-Shannon 差异最大，从而有效地避免了 mode collapsing 问题，能够在多项实验中取得明显的优势。

Aug, 2017

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

ClusterGAN：生成对抗网络中的潜空间聚类

本研究提出了 ClusterGAN 作为使用 GAN 进行聚类的新机制，通过从一热编码变量和连续变量的混合中采样潜变量，再结合一个特定于聚类的损失函数，与一个将数据投影到潜空间的逆网络共同训练，我们能够在潜空间中进行聚类。结果表明，GAN 可以保留类别之间的潜空间插值，即使鉴别器从未接触过这些向量，并且在合成和真实数据集上，我们的结果比各种聚类基线表现更好。

Sep, 2018

多智能体多元生成对抗网络

介绍一种名为 MAD-GAN 的多智能体生成对抗网络架构，可以解决 GAN 领域的模式崩溃问题，实验表明该架构能产生高质量的样本且具有较强的去卷积能力。

Apr, 2017

HyperGAN：一种多样化、高性能神经网络的生成模型

本文介绍了一种名叫 HyperGAN 的生成模型，用于学习神经网络参数的分布，并使用它生成包含有效参数的深度神经网络。HyperGAN 可以用于大规模和多样化的生成，可以用于标记 MNIST 和 CIFAR-10 数据集，能提供比标准集合更好的不确定性评估。

Jan, 2019