GAN
GAN通常分为两个部分:Generator 生成器,Discriminator 鉴别师。
让Discriminator尽可能的区分真实样本和生成的样本,然后让Generator尽可能的生成样本接近真实样本。
W-GAN系 (Wasserstein GAN、 Improved WGAN)
Wasserstein GAN最新进展:从weight clipping到gradient penalty,更加先进的Lipschitz限制手法
Ian Goodfellow强力推荐:DeepMind提出Auto-encoding GAN的变分方法
深度神经网络生成模型:从 GAN VAE 到 CVAE-GAN
https://zhuanlan.zhihu.com/p/22968730
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24421479
https://arxiv.org/pdf/1701.00160v1.pdf
条条大路通罗马LS-GAN:把GAN建立在Lipschitz密度上
Wasserstein GAN and the Kantorovich-Rubinstein Duality
不容错过!彻底解析 2017 最火结构 Wasserstein GAN
广义LS-GAN(GLS-GAN) :现在 LS-GAN和WGAN都是这个超模型的特例了
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