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# Generative Adversarial Networks (GANs) | Analixa
Generative Adversarial Networks are used to generate images that never existed before. They learn about the world (objects, animals and so forth) an…
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Hi Dan,
Here is a link to a video about "Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation". I think it captures the amazing things you can do with neural networks.
[Demon…
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https://arxiv.org/pdf/1701.00160.pdf, [video](https://channel9.msdn.com/Events/Neural-Information-Processing-Systems-Conference/Neural-Information-Processing-Systems-Conference-NIPS-2016/Generative-Ad…
leo-p updated
7 years ago
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## 一言でいうと
GANにおいて、Discriminatorは真偽を判定するためその出力は確率値(sigmoid)になっている。ただ、これだと勾配消失が起きやすい。そこで二乗誤差を使用する手法を提案。具体的には、ネットワークの出力値から定数を引く形で誤差を定義する。この最小化が、ピアソンのカイ二乗分布の分散の最小化と等価であることも証明。
### 論文リンク
https://a…
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## 一言でいうと
GANを行う際にクラス情報を使うのは有効な手法だが(見分けがつかない＋クラスに分類されるようにする)、ラベルがない場合もある。そこでGANの学習中に得られる潜在表現からクラスタリングを行い、その情報をバイアスに組み込む手法を提案。
### 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1709.07359
### 著者/所属機関
Guil…
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## 一言でいうと
既存のGANはCNNベースのため局所特徴に依存しており、離れた場所の情報を参照することができない。そのため、Attentionの仕組みを導入して離れた局所特徴を重みをかけて参照できるようにする手法。局所特徴とAttention情報の利用の度合いは、係数でもって調整を行う。
### 著者・所属機関
Han Zhang, Zizhao Zhang, Augustus Odena, Honglak …
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https://forever97.github.io/2020/03/13/GAN/
GAN(generative adversarial networks)指生成对抗网络
GAN包含一个Generator(以下简称$G$)和一个Discriminator(以下简称$D$)
$G$是,
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# Reference
- [ ] [paper - Generative Adversarial Networks](https://arxiv.org/pdf/1406…