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原文介绍10篇介绍GANs以及最新进展的论文，跟原文介绍顺序有所不同，我是根据时间顺序，从最开始提出的GANs论文到目前最新的来介绍，这十篇分别如下所示：.GenerativeAdversarialNetworks，2014.ConditionalGANs，2014.DCGAN，2015.…
我的前言翻译结合我自己想法啊，但是我贼菜的而且时间有限，所以，我都是简单的大致理解一下，然后翻译。发出来的原因，更多是想做个笔记。翻译的乱七八糟的。这就是我现在的感受了文章目录我的前言论文论文作者Abstract概要Introduction介绍Method3.1三个玩家的博弈论文论文作者…
GANs可利用物体轮廓生成真图像研究人员构建了一个模型，在给定物体轮廓后，它能够识别这个物体并生成该物体的真图像。然而，在伯克利大学的一篇论文中，作者Jun-YanZhu提出了一种利用生成对抗网络直接从数据中学习自然图像流形的方法。
论文阅读之WassersteinGAN和ImprovedTrainingofWassersteinGANs本博客大部分内容参考了这两篇博客:再读WGAN（链接已经失效）和令人拍案叫绝的WassersteinGAN,自己添加了或者删除了一些东西,以及做了一些修改.基础知识：f-Divergence
10大典型的GANs算法GANs算法有数百种之多，大家对于GANs的研究呈指数级的上涨，目前每个月都有数百篇论坛是关于对抗网络的。下图是每个月关于GANs的论文发表数量：如果你对GANs算法感兴趣，可以在「GANs动物园」里查看几乎所有的
这是我的论文阅读路线图，我给出了一些我自己关于论文的评论：.1.NIPS2016Tutorial:GenerativeAdversarialNetworks.这是IanGoodfellow的一个教程，介绍了GANS的重要性、它们的工作原理、与它们相关的研究前沿以及将GANS与其他方法结合起来最前沿的视觉模型。.本教程...
总之，DCGAN论文是一篇必读的GAN论文，因为它以一种非常清晰的方式定义了体系结构，因此很容易从一些代码开始，并开始开发GANs的直觉。DCGAN模型—带上采样卷积层的生成结构ImprovedTechniquesforTrainingGANs—Salimansetal.(2016)
原文介绍10篇介绍GANs以及最新进展的论文，跟原文介绍顺序有所不同，我是根据时间顺序，从最开始提出的GANs论文到目前最新的来介绍，这十篇分别如下所示：.GenerativeAdversarialNetworks，2014.ConditionalGANs，2014.DCGAN，2015.…
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GANs可利用物体轮廓生成真图像研究人员构建了一个模型，在给定物体轮廓后，它能够识别这个物体并生成该物体的真图像。然而，在伯克利大学的一篇论文中，作者Jun-YanZhu提出了一种利用生成对抗网络直接从数据中学习自然图像流形的方法。
论文阅读之WassersteinGAN和ImprovedTrainingofWassersteinGANs本博客大部分内容参考了这两篇博客:再读WGAN（链接已经失效）和令人拍案叫绝的WassersteinGAN,自己添加了或者删除了一些东西,以及做了一些修改.基础知识：f-Divergence
10大典型的GANs算法GANs算法有数百种之多，大家对于GANs的研究呈指数级的上涨，目前每个月都有数百篇论坛是关于对抗网络的。下图是每个月关于GANs的论文发表数量：如果你对GANs算法感兴趣，可以在「GANs动物园」里查看几乎所有的
这是我的论文阅读路线图，我给出了一些我自己关于论文的评论：.1.NIPS2016Tutorial:GenerativeAdversarialNetworks.这是IanGoodfellow的一个教程，介绍了GANS的重要性、它们的工作原理、与它们相关的研究前沿以及将GANS与其他方法结合起来最前沿的视觉模型。.本教程...
总之，DCGAN论文是一篇必读的GAN论文，因为它以一种非常清晰的方式定义了体系结构，因此很容易从一些代码开始，并开始开发GANs的直觉。DCGAN模型—带上采样卷积层的生成结构ImprovedTechniquesforTrainingGANs—Salimansetal.(2016)
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