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大佬,什么时候上传新论文的代码,Generative Listener EEG for Speech Emotion Recognition Using Generative Adversarial Networks With Compressed Sensing
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A deep convolutional generative adversarial network implemented in PyTorch! The project is designed to generate realistic images from random noise using the power of deep learning.
This project illus…
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### Deep Learning Simplified Repository (Proposing new issue)
:red_circle: **Project Title** : Sudoku Solver using CNN
:red_circle: **Aim** :
Network was able to solve the puzzles with 95% accurac…
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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/2106.12423.pdf
- 2021
一般的な生成敵対ネットワークは、その階層的な畳み込みの性質にもかかわらず、合成プロセスが絶対的なピクセル座標に不健全に依存していることを観察しました。
これは、例えば、ディテールが、描かれた物体の表面ではなく、画像座標に接着されているように見えることで現れます。
その原因は、信号処理の不備によ…
e4exp updated
2 years ago
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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。
![image](https://user-images.githubusercontent.…
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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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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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### 論文へのリンク
[[arXiv:1910.12027] Consistency Regularization for Generative Adversarial Networks](https://arxiv.org/abs/1910.12027)
### 著者・所属機関
Han Zhang, Zizhao Zhang, Augustus Odena, Honglak …