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对抗网络是14年GoodfellowIan在论文GenerativeAdversarialNets中提出来的。记录下自己的理解，日后忘记了也能用于复习。生成模型和判别模型理解对抗网络，首先要了解生成模型和判别模型。
对抗网络和强化学习的AC框架，都是采用两个网络（Adversarialhebavior）的双层优化算法。由于他们是相似的，因此我猜想对抗网络与强化学习AC框架的许多结构可以相互借鉴。为了从理论上讨论这个猜想，我搜索到了2…
生成对抗网络（GAN）的前沿进展（论文、报告、框架和Github资源）汇总.生成模型（GenerativeModel）是一种可以通过学习训练样本来产生更多类似样本的模型。.在所有生成模型当中，最具潜力的是生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）。.GANs是非监督机器...
最新研究论文基于深度卷积生成对抗网络的无监督学习（UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks(DCGANs)）2015原文链接...
生成对抗网络综述：从架构到训练技巧，看这篇论文就够了。作为2D图像的扩展，Wuetal.[14]展示了使用体积卷积（volumetricconvolution）3D数据样本的GAN。人们提出了几种反转预训练GAN的生成器的技术，比如各自提出的对抗...
盘点：生成对抗网络GAN论文TOP10.人工智能新智元2019-03-19.生成对抗网络(GAN)是深度学习中最有趣、最受欢迎的应用之一。.本文列出了10篇关于GAN的论文，这些论文将为你提供一个很好的对GAN的介绍，帮助你理解最先进技术的基础。.来源：towardsdatascience...
本文发于公众号【机器学习与生成对抗网络】，欢迎关注、后台会诚邀您加入CV&GAN交流群一起讨论）1YourLocalGAN:DesigningTwoDimensionalLocalAttentionMechanismsforGenerativeModels引入新的局…
描述.来自瑞士苏黎世联邦理工学院的研究人员们提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的框架，可以以高画质压缩图像，并保证图像尺寸降到最小。.以下是论智对原论文的大致报道。.基于深度神经网络的图像压缩系统最近逐渐受到人们的关注。.这些系统通常...
生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）是一种近年来大热的深度学习模型，该模型由两个基础神经网络即生成器神经网络（GeneratorNeuralNetwork）和判别器神经网络（DiscriminatorNeuralNetwork）所组成，其中一个用于生成内容，另一个则用于判别生成的内容...
基于生成对抗网络的分类方法经典论文阅读笔记：最初的生成对抗网络是用于数据生成的，近些年也有一些研究者将生成对抗网络应用于分类任务中。例如在文献【1】中，作者设计了一种基于生成对抗网络的特征分离框架Exchange-GAN。
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