Oct, 2019

WGANs 估计 Wasserstein 度量的表现如何？

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TL;DR本文研究生成对抗网络中用于逼近 Wasserstein 度量的方法，考虑到 $c$-transformation 的使用可以更精确地估计真实的 Wasserstein 度量，但在生成模型方面，$c$-transformation 不是表现最好的方法。
generative modellingwasserstein metricneural networksestimationoptimization
发现论文，激发创造
  • 在 $f$-GANs 和 Wasserstein GANs 之间架起桥梁

    本文提出了一种称为 KL-Wasserstein GAN 的新的生成对抗网络目标函数，这种方法基于 $f$-GANs 和 Wasserstein GANs 的批评家目标的推广，取得了在 CIFAR10 图像生成方面的新的最优成果。

    Oct, 2019

  • 使用切片瓦瑟斯坦距离进行生成建模

    本篇论文提出了一种基于随机投影的生成模型，该模型较传统的 GAN 模型更加稳定和精确，采用的 Wasserstein 距离作为度量计算生成样本的真实性，可以得到更准确的生成结果。

    Mar, 2018

  • Banach Wasserstein GAN

    本研究探索了 Wasserstein 生成对抗网络在巴拿赫空间中引入梯度惩罚后的理论扩展和一些具体选择的基础点，重点关注 Sobolev 范数，并在 CIFAR-10 和 CelebA 中展示了性能提升。

    Jun, 2018

  • 切片瓦瑟斯坦生成模型

    该论文介绍了一种新的方法，使用少量参数化正交投影来近似分解高维分布的一维边际分布，以便于在生成式框架中实现深度学习。研究表明，该方法在标准图像综合基准和高分辨率图像和视频生成方面表现出优越性和最先进性。

    Apr, 2019

  • 切片瓦瑟斯坦生成模型

    本研究介绍了基于深度学习的一种小批量近似方法，用于在自动编码器和生成式对抗网络等现代生成模型中实现切片 Wasserstein 距离，以便在无监督情况下实现高分辨率图像和视频的生成，表现为当代最佳水平。

    Jun, 2017

  • GAN 的 Wasserstein 散度

    本文介绍一种新的 Wasserstein 距离 (W-div)，并提出了基于此距离的生成对抗网络目标函数 (WGAN-div)，该函数可以通过优化准确地近似 W-div。实验结果表明，在标准图像合成基准测试中，WGAN-div 具有比现有方法更优的性能和稳定性。

    Dec, 2017

  • GAN 的判别器可近似性意味着多样性

    本文研究发现，通过针对特定生成器选择具有强鉴别能力的鉴别器以学习 Wasserstein 距离下（或者在很多情况下是 KL 散度下）的分布，一定能以多项式复杂度学习，从而解决了 GANs 过于简单导致模式严重缺失的问题。

    Jun, 2018

  • 基于 Wasserstein GAN 的人脸超分辨率

    本文比较了在单幅图像超分辨率上使用 Wasserstein 距离和其他训练目标时，各种 GAN 架构的表现，结果表明，带梯度惩罚的 Wasserstein GAN（WGAN-GP）提供了稳定且收敛的 GAN 训练，Wasserstein 距离是衡量训练进展的有效指标。

    May, 2017

  • 关于 Wasserstein GAN 正则化的研究

    本文提出了一种使用正则化项的生成对抗网络（GANs）的训练方法，以加强 Lipschitz 限制约束，该方法通过实验数据验证其有效性。

    Sep, 2017

  • 从 GAN 到 WGAN

    本论文介绍了生成对抗网络（GAN）模型的数学原理及其训练难度，引入了 Wasserstein GAN，采用一种平滑的度量方法来度量两个概率分布之间的距离，以提高 GAN 的训练效果。

    Apr, 2019