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- https://arxiv.org/abs/1810.06640
- 2018
Generative Adversarial Networks(GAN)は、近年、コンピュータビジョンをはじめとする様々なタスクで競争力のある性能を発揮し、人気を博している。
しかし、GANの学習は、自然言語処理ではあまり成功していません。
これは、テキストのシーケンスが離散的であるため、勾配が識別器か…
e4exp updated
3 years ago
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![Snipaste_2020-06-16_21-48-15](https://user-images.githubusercontent.com/23336589/84782941-3f403700-b01b-11ea-9cd2-4669fad9675f.png)
![Snipaste_2020-06-16_21-49-46](https://user-images.githubusercon…
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# どんなもの?
- 強化学習を使用しないGANによる文生成モデル「LaTextGAN (latent-space GAN for text)」を提案
- オートエンコーダを利用して文の低次元表現を学習させて生成器に伝播させることで、現実的な文生成を実現
## 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1810.06640
## 著者/所属機関
David…
upura updated
5 years ago
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## 一言でいうと
対話モデルについて、チューリングテストのように「生成した発話が人間と区別できないか」を評価する、つまりGANと同じ仕組みの導入を提案。Seq2Seqを基本とし、騙せたかどうかで報酬を得る強化学習の仕組みを導入(生成単語ごとに判定を実施)。既存のSeq2Seqモデルより優秀な結果。
### 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1701.0…
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In the second paragraph of Federated Learning, I would emphasise that the gradient leakage is one example of a vulnerability. Maybe briefly also mention the others and that there might be still unknow…
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## 0. 論文
- タイトル: Semantic Image Synthesis via Adversarial Learning
- リンク: https://arxiv.org/abs/1707.06873
- 著者: Hao Dong, Simiao Yu, Chao Wu, Yike Guo
- 所属: Imperial College London
- 発表年: …
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## 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1801.07593
## 公開日(yyyy/mm/dd)
2018/01/22
AAAI ACM Conference on AI, Ethics, and Society 2018
## 概要
データセットから分類器が学習してしまったバイアスを修正する手法(adversarial debiasig)を提案。予測精…
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> The discovery of adversarial examples has raised concerns about the practical deployment of deep learning systems. In this paper, we argue that the field of medicine may be uniquely susceptible to a…
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## 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1810.00740
## 公開日(yyyy/mm/dd)
2018/10/01
## 概要
adversarial training は汎化性能(この文脈では言葉の使い方が少し難しいが、test の adversarial example に対する精度と test の clean data に対する精度があり、前者の…
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## 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1904.00759
## 公開日(yyyy/mm/dd)
2019/03/21
## 概要
色付きの半透明ドットをプリントしたシールをカメラに貼ることで、あるクラスを特定のクラスに誤認識させる adversarial attack を提案。
道路標識をギターピックに誤認識させるリアルタイムのデモ動画も公開されている…