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论文题目Semi-supervisedLearningonGraphswithGenerativeAdversarialNets作者：MingDing,JieTang,JieZhang推荐理由：这是第一篇将生成对抗网络的思想用于图上的半监督学习任务的工作，达到了state-of-art的效果；除此之外，文章也形象地阐述了生成的样本如何提升半监督学习的效果并给出博弈论的表示和...
生成式对抗网络（Generativeadversarialnetworks,GAN）是当前人工智能学界最为重要的研究热点之一。其突出的生成能力不仅可用于生成各类图像和自然语言数据，还启发和推动了各类半监督学习和无监督学习任务的发…
该论文提出了一种半监督学习的生成对抗哈希算法（即SSGAH）：文中分别定义了生成模型、判别模型与深度哈希模型共同实现算法框架的搭建采用了TripletLoss作为损失函数利用无类标样本参与训练，即利用半监督学习方法进行训练网络文中提出了半监督损失函数、对抗损失函数来学习二进制哈希…
半监督生成对抗网络（SGAN）半监督生成对抗网络（Semi-SupervisedGAN，SGAN）是一种生成对抗网络，其鉴别器是多分类器。这里的鉴别器不只是区分两个类（真和假），而是学会区分N+1类，其中N是训练数据集中的类数，生成器生成的伪样本...
我们的方法将神经网络分类器与对抗生成模型相结合，该模型将经过判别训练的分类器正规化。我们发现所提出的方法产生的分类性能与用于图像分类中半监督学习的state-of-the-art结果有一比，并且进一步证实了与分类器一起学习的生成器能够生成高质量的图像。
半监督生成对抗网络Semi-SupervisedGAN.其最特殊的一点：鉴别器是一个多分类器，与传统的GAN（二分类，真假问题判断）不同，SGAN的鉴别器学会分N+1类，其中N是训练数据集中的类数，生成器的伪样本增加了一类。.由架构图可以看到，鉴别器是3中输入：.（1...
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…
第二个网络，称为判别器（D），和G对抗，同时从真实数据集和生成器生成的房屋样本中取样，决定数据看起来是不是真的。换句话说，想象我们正在尝试标注猫或狗，在这一情形下，G将学习如何生成图像，并逐渐使生成的图像越来越像猫或狗。
生成对抗网络(generativeadversarialnetwork,GAN)作为一个新型的深度学习算法,在图像生成、图像修复以及图像分类领域应用广泛。目前,现有的半监督分类算法还不能很好地学习到标签样本与无标签样本之间的关系,半监督分类精度还有待提高。
基于半监督生成对抗网络的三维重建云工作室余翀【摘要】由于固有的问题复杂性和计算复杂度，三维重建是计算机视觉研究和应用领域非常重要且富有挑战性的课题。目前已有的三维重建算法往往会导致重建的三维模型上存在着明显的空洞、扭曲失真或者模糊不清的部分，而基于机器学习的...
论文题目Semi-supervisedLearningonGraphswithGenerativeAdversarialNets作者：MingDing,JieTang,JieZhang推荐理由：这是第一篇将生成对抗网络的思想用于图上的半监督学习任务的工作，达到了state-of-art的效果；除此之外，文章也形象地阐述了生成的样本如何提升半监督学习的效果并给出博弈论的表示和...
生成式对抗网络（Generativeadversarialnetworks,GAN）是当前人工智能学界最为重要的研究热点之一。其突出的生成能力不仅可用于生成各类图像和自然语言数据，还启发和推动了各类半监督学习和无监督学习任务的发…
该论文提出了一种半监督学习的生成对抗哈希算法（即SSGAH）：文中分别定义了生成模型、判别模型与深度哈希模型共同实现算法框架的搭建采用了TripletLoss作为损失函数利用无类标样本参与训练，即利用半监督学习方法进行训练网络文中提出了半监督损失函数、对抗损失函数来学习二进制哈希…
半监督生成对抗网络（SGAN）半监督生成对抗网络（Semi-SupervisedGAN，SGAN）是一种生成对抗网络，其鉴别器是多分类器。这里的鉴别器不只是区分两个类（真和假），而是学会区分N+1类，其中N是训练数据集中的类数，生成器生成的伪样本...
我们的方法将神经网络分类器与对抗生成模型相结合，该模型将经过判别训练的分类器正规化。我们发现所提出的方法产生的分类性能与用于图像分类中半监督学习的state-of-the-art结果有一比，并且进一步证实了与分类器一起学习的生成器能够生成高质量的图像。
半监督生成对抗网络Semi-SupervisedGAN.其最特殊的一点：鉴别器是一个多分类器，与传统的GAN（二分类，真假问题判断）不同，SGAN的鉴别器学会分N+1类，其中N是训练数据集中的类数，生成器的伪样本增加了一类。.由架构图可以看到，鉴别器是3中输入：.（1...
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第二个网络，称为判别器（D），和G对抗，同时从真实数据集和生成器生成的房屋样本中取样，决定数据看起来是不是真的。换句话说，想象我们正在尝试标注猫或狗，在这一情形下，G将学习如何生成图像，并逐渐使生成的图像越来越像猫或狗。
生成对抗网络(generativeadversarialnetwork,GAN)作为一个新型的深度学习算法,在图像生成、图像修复以及图像分类领域应用广泛。目前,现有的半监督分类算法还不能很好地学习到标签样本与无标签样本之间的关系,半监督分类精度还有待提高。
基于半监督生成对抗网络的三维重建云工作室余翀【摘要】由于固有的问题复杂性和计算复杂度，三维重建是计算机视觉研究和应用领域非常重要且富有挑战性的课题。目前已有的三维重建算法往往会导致重建的三维模型上存在着明显的空洞、扭曲失真或者模糊不清的部分，而基于机器学习的...
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