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conditional generative models
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ECCV
基于素描的图像检索零样本框架
提出基于生成模型的零样本学习用于手绘图像检索的新方法，在经过大量实验验证后，发现这种方法比现有的方法在检索不同类别的图片时性能更好。
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6 years ago
使用生成模型构建不受限制的对抗样本
本文提出了一种新的威胁模型，即无限制敌对样本。通过条件生成模型，利用辅助分类生成对抗网络（AC-GAN）对数据进行分类，搜索潜空间并生成可能是该类别的在传统敌对攻击中被误分类的图像，证明它们确实属于该类别，并表明无限制敌对样本可以绕过传统的
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6 years ago
半监督条件生成对抗网络
提出了一种新的半监督生成对抗网络模型 (SS-GAN)，通过适应 GAN 框架，使用一对堆叠的鉴别器来学习数据的边际分布和数据属性的条件分布，特别针对半监督学习，通过有标记和无标记数据学习数据的边际分布并通过有标记数据纯粹地学习属性的条件分
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7 years ago
用生成匹配网络实现生成模型的快速适应
我们开发了一种基于 “匹配网络” 的新生成模型 Generative Matching Network，该模型通过在额外输入数据集的条件下学习新的概念，无需使用广泛推理过程进行训练或适应，且在可用的更多附加数据的情况下显着提高了预测性能，优
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8 years ago
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