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EMNLP基于渐进式对抗学习的自举方法：以实体集扩展为例的案例研究
本文提出一种新的 Bootstrapping 方法 BootstrapGAN，通过 GAN 框架共同建模 Bootstrapping 过程和边界学习过程，利用不同的鉴别器网络学习不同的扩展边界，并通过迭代的对抗学习逐渐提高生成器和判别器的精
PDF3 years ago
正则化循环一致性生成对抗网络在异常检测中的应用
本文提出了一种新型的正则化循环一致性生成对抗网络（RCGAN）算法，利用惩罚分布和鉴别器网络的新定义来更好地识别异常样本，经实验结果表明，在多个数据集上，RCGAN 相比当前技术水平有更强的检测异常例子的能力。
PDF4 years ago
MMCDGAN: 循环判别式生成对抗网络用于图像到图像转换
本文介绍了一种名为 CDGAN 的图像到图像转换网络，该网络在原有 CycleGAN 框架中添加了附加的鉴别器网络，以生成高质量、更逼真的图像，并在三个基准图像到图像转换数据集上进行了测试，结果表明该方法优于现有的最先进方法。
PDF4 years ago
任务相关的对抗性模仿学习
本文探讨对抗模仿领域中鉴别器网络学习视觉特征与专家标签之间的虚假关联所造成的关键漏洞，并提出了一种新的解决方案 (TRAIL)，该方法通过优化受限的鉴别器来获得 informative rewards。在实验中，我们展示了 TRAIL 能够
PDF5 years ago
AAAIGAN 的在线自适应课程学习
提出了一种基于多个鉴别器网络来训练生成器的创新框架，通过更新分配给每个判别器的混合权重来反映生成器的进展情况，实验结果表明能够通过学习曲线来提高样本的质量和多样性。
PDF6 years ago
AAAI使用条件生成式对抗网络改进图像标注
本文提出了一种基于条件生成对抗网络的图像描述框架，添加了 “辨别器” 网络去逐步判断生成的描述是人类描述还是机器生成的，该算法是通用的，能够提高任何现有的基于 RL 的图像描述框架，实验表明，这种方法在不同的语言评估指标上有一致的改进。
PDF6 years ago