Sep, 2019

稳定生成对抗网络：综述

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TL;DR本文综述了文献中可找到的 GAN 训练稳定方法，讨论了每种方法的优缺点并进行比较总结，最后提出了未解决问题的讨论。
发现论文，激发创造
  • 生成对抗网络综述：变种、应用与训练

    本文综述了生成模型的最新应用 —— 生成对抗网络（GAN）及其在计算机视觉和机器学习领域的实际应用，讨论了 GAN 训练中的困难和障碍，并调查了不同研究者提出的训练方案，以求实现 GAN 的稳定训练，最后探讨了与该主题相关的新问题和研究方向。

    Jun, 2020

  • 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

  • 进化生成式对抗网络

    本文提出了一种新的 GAN 框架，名为进化生成对抗网络 (E-GAN)，该框架使用不同的对抗训练目标作为突变操作，通过进化一群生成器来适应环境 (判别器) 以实现稳定的 GAN 训练和改进的生成能力，并利用评估机制来衡量生成样本的质量和多样性，从而始终保留最佳基因用于进一步的训练，从而提高了 GAN 的整体训练效果和生成性能。

    Mar, 2018

  • 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

  • 通过正则化稳定生成对抗网络的训练

    通过提出一种新的正则化方法，我们克服了 GAN 模型分布和数据分布之间维度不匹配的局限性，并证明了该正则化方法在多种常见图像生成任务中的有效性。

    May, 2017

  • 展开型生成对抗网络

    我们引入了一种方法来稳定生成对抗网络（GAN），即通过将生成器目标定义为对鉴别器的展开优化来训练，从而解决了 GAN 训练中的常见问题和提高了生成器的多样性和数据分布覆盖率。

    Nov, 2016

  • 增强型对抗生成网络正则化和规范化的大规模研究

    本文从实用角度出发，分析评估生成对抗网络的常见错误和可重现性问题，并提供预训练模型。

    Jul, 2018

  • GAN 的平滑性和稳定性

    本文提出了一种理论框架，可以理解各种类型的生成对抗网络（GANs）的稳定性，并采用凸分析、最优传输和再现核等工具构建了一种可以同时满足这些条件的 GAN，解释并澄清了现有 GAN 稳定技术的必要性。

    Feb, 2020

  • 指定生成对抗网络

    该论文介绍了一种新的生成对抗网络模型，称为 PresGAN。PresGAN 可以有效减少 “mode collapse” 现象，并且通过优化熵正则化对抗性损失，并添加噪声，使得可以估算概率密度。实验结果表明，PresGAN 生成的样本质量高，且可以有效缩小传统 GAN 和变分自编码器之间预测对数似然的差距。

    Oct, 2019