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ICMLLipschitz 生成对抗网络
本文从判别函数最优梯度含义化角度研究生成对抗网络 (GANs) 的收敛性，并表明通过添加 Lipschitz 约束可以消除由于梯度缺乏信息而导致的问题，因此提出了一类名为 Lipschitz GANs (LGANs) 的 GANs，实验证明
PDF5 years ago
生成对抗网络的断开流形学习
本文研究了 GAN 模型难以正确模拟支持在不连通流形上的分布的问题，并提出了使用多个生成器来解决这个问题的方法，并提出了一种新的方法来学习先验分布，并在不需要人工干预的情况下推断所需的生成器数量，以使模型可以学习支持在不连通流形上的分布。本
PDF6 years ago
ICLRMaskGAN：通过填充提升文本生成质量
该论文介绍了使用生成对抗网络（GANs）作为神经文本生成模型的训练方法，提高生成样本的质量，并通过 actor-critic 条件 GAN 与最大似然方法对比说明了其效果更好。
PDF6 years ago
生成模型潜空间分布保持操作的最优输运映射
本文介绍了使用分布匹配传输映射来确保潜在空间操作保留先前分布并实现更高质量样本的方法。
PDF7 years ago
ICLR激活极大化生成对抗网络
本文系统研究了当前使用类别标签的生成对抗网络 GANs 以及相关的分类信息对 GAN 网络的训练和生成效果的影响，并提出了一种新的基于激活最大化的 AM-GAN 生成对抗网络方案，在 CIFAR-10 数据集上实现了 8.91 的 stat
PDF7 years ago
NIPS教授强制：一种用于训练循环网络的新算法
本文介绍了教师强制算法和教授强制算法，采用对抗性域适应，使得递归网络在训练和多阶段抽样时的动态相同，并应用于语言模型、原始波形的声音合成、手写生成和图像生成。实验证明，本文方法在字符级 Penn Treebank 和连续 MNIST 的测试
PDF8 years ago
使用 Stein 方法测量样本质量
为了提高 Monte Carlo 估计的效率，研究者们正转向有偏的马尔可夫链蒙特卡罗过程，通过权衡渐近精确度和计算速度来实现。本文引入一种基于 Stein's 方法的可计算质量度量来解决这些配合中不精确性带来的新挑战，并将其应用于超参数选择
PDF9 years ago