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目录英文文献题目：翻译：摘要：介绍相关工作对抗网络专业词汇：重要句型：文中提及的算法：译注：大佬GoodfellowIan在2014年提出的生成对抗网络的开山之作，经过17、18年的猛增，19年的顶会中，关于GAN的paper已经，但不妨欣赏一下...
本文首发于公众号【机器学习与生成对抗网络】下述论文已分类打包好！共116篇，事实上仍有一些GAN论文未被包含入内，比如笔者发推文时，又看到一篇《Rotate-and-Render:UnsupervisedPhotorealisticFaceRotatio…
对抗生成网络(GenerativeAdversarialNetworks)·MachineLearning.本期我们来聊聊GANs（Generativeadversarialnetworks，对抗式生成网络，也有人译为生成式对抗网络）。.GAN最早由IanGoodfellow于2014年提出，以其优越的性能，在不到两年时间里，迅速成为一大研究热点。.
对抗网络:《GAN实战生成对抗网络》PDF中英文+《生成式对抗网络GANser》PPTGAN(GenerativeAdversarialNetwork)，由IanGoodfellow首先提出。Generation就是模型通过学习一些数据，然后生成类似的数据。让机器看一些动物图片，然后自己来产生动物
向和应用。相关综述性的文章包括：生成对抗网络教程[8]（2016NIPS）、Creswell[9]等人的生成对抗网络综述、Kurach[10]等人从损失函数、神经网络架构、正则化和归一化等角度做的综述、林懿伦[11]等人的生成式对抗网络、Zamorski[12]等人的生成对抗网络
最近在学习生成对抗网络的相关知识，首先接触到的当然是IanGoodfellow的原始论文，文章中作者很简要的阐明了GAN的基本算法，同时也给出该算法可行的理论证明。该模型通俗点说可以利用已有的数据对模型进行训练，训练完成后，该网络能够自动...
同时，对抗样本攻击也在自编码器和生成模型，在循环神经网络，深度强化学习，在语义切割和物体检测等方面也有应用。强化学习RL：Lin等人在《Tacticsofadversarialattackondeepreinforcementlearningagents》提出了两种不同的针对深度强化学习训练的代理的对抗性攻击。
论文题目：ControllableText-to-ImageGeneration中文题目：一种可控的文本到图片生成模型论文作者：BowenLi,XiaojuanQi,ThomasLukasiewicz,PhilipH.S.Torr作者单位：哈佛大学论文地址：https://aminer/pub/5de799739
综述论文：对抗攻击的12种攻击方法和15种防御方法.这篇文章首次展示了在对抗攻击领域的综合考察。.本文是为了比机器视觉更广泛的社区而写的，假设了读者只有基本的深度学习和图像处理知识。.不管怎样，这里也为感兴趣的读者讨论了有重要贡献的技术...
生成对抗网络16篇相关英文论文.身份认证购VIP最低享7折!压缩包内包含16篇生成对望网络GAN方面的英文论文（全是英文，不包含中文论文）。包含GAN,conditionalGAN,DCGAN,WAGAN,SAGAN,训练GAN的技巧等等，看完会对GAN有一个深入的认识。.
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向和应用。相关综述性的文章包括：生成对抗网络教程[8]（2016NIPS）、Creswell[9]等人的生成对抗网络综述、Kurach[10]等人从损失函数、神经网络架构、正则化和归一化等角度做的综述、林懿伦[11]等人的生成式对抗网络、Zamorski[12]等人的生成对抗网络
最近在学习生成对抗网络的相关知识，首先接触到的当然是IanGoodfellow的原始论文，文章中作者很简要的阐明了GAN的基本算法，同时也给出该算法可行的理论证明。该模型通俗点说可以利用已有的数据对模型进行训练，训练完成后，该网络能够自动...
同时，对抗样本攻击也在自编码器和生成模型，在循环神经网络，深度强化学习，在语义切割和物体检测等方面也有应用。强化学习RL：Lin等人在《Tacticsofadversarialattackondeepreinforcementlearningagents》提出了两种不同的针对深度强化学习训练的代理的对抗性攻击。
论文题目：ControllableText-to-ImageGeneration中文题目：一种可控的文本到图片生成模型论文作者：BowenLi,XiaojuanQi,ThomasLukasiewicz,PhilipH.S.Torr作者单位：哈佛大学论文地址：https://aminer/pub/5de799739
综述论文：对抗攻击的12种攻击方法和15种防御方法.这篇文章首次展示了在对抗攻击领域的综合考察。.本文是为了比机器视觉更广泛的社区而写的，假设了读者只有基本的深度学习和图像处理知识。.不管怎样，这里也为感兴趣的读者讨论了有重要贡献的技术...
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