这篇论文主要提出了一个网络,成为Multi-Factor Generative Adversarial Network,直接翻译过来的话就是多因子生成对抗网络.主要是期望能够探究影响推荐的其他因子(因素)到底起到了多大的作用.这里的因子指的是上下文的信息.说明:后文中判别器和鉴别器是相同的. 里面的核心有两个部分: 基于Transformer的生成器,将用户行为序列作为输入,推荐可能的下一个项目,并采用多个特定因素的判别器,从不同因素的角度评估生成的子序列. 使用多因子的判别器,利用判别器的奖励…

博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10874993.html 论文作者:Sefik Emre Eskimez , Kazuhito Koishida 摘要 语音超分辨率(SSR)或语音带宽扩展的目标是由给定的低分辨率语音信号生成缺失的高频分量.它有提高电信质量的潜力.我们提出了一种新的SSR方法,该方法利用生成对抗网络(GANs)和正则化(regularization)方法来稳定GAN训练.生成器网络是有一维卷积核的卷积自编码器,…

Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network  2016.10.23 摘要:本文针对传统超分辨方法中存在的结果过于平滑的问题,提出了结合最新的对抗网络的方法,得到了不错的效果.并且针对此网络结构,构建了自己的感知损失函数.先上一张图,展示下强大的结果: Contributions: GANs 提供了强大的框架来产生高质量的 plausible-looking natural…

Macro-Micro Adversarial Network for Human Parsing ECCV-2018 2018-10-27 15:15:07 Paper: https://arxiv.org/pdf/1807.08260.pdf Code: https://github.com/RoyalVane/MMAN Motiviation-1: Why use the Adversarial Loss ?  Based on CNN architecture, the pixel-wi…

Face Aging with Conditional Generative Adversarial Network 论文笔记 2017.02.28  Motivation: 本文是要根据最新的条件产生式对抗玩网络(CGANs)来完成,人类老年照片的估计. 主要是做了一下两个事情: 1. 根据年龄阶段,进行照片的老年估计,用 acGAN 网络来完成: 2. 提出一种 隐层变量优化算法(latent vector optimization approach),允许 acGAN 可以重构输入人脸图像…

<Macro-Micro Adversarial Network for Human Parsing> 摘要:在人体语义分割中,像素级别的分类损失在其低级局部不一致性和高级语义不一致性方面存在缺陷.对抗性网络的引入使用单个鉴别器来解决这两个问题.然而,两种类型的解析不一致是由不同的机制产生的,因此单个鉴别器很难解决它们.为解决这两种不一致问题,本文提出了宏观 - 微观对抗网络(MMAN).它有两个鉴别器,一个鉴别器Macro D作用于低分辨率标签图并且惩罚语义不一致性,例如错位的身体部位.另一…

笔记持续更新中,请大家耐心等待 首先需要大概了解什么是生成对抗网络,参考维基百科给出的定义(https://zh.wikipedia.org/wiki/生成对抗网络): 生成对抗网络(英语:Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习.该方法由扬·古德费洛等人于2014年提出.[1] 生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成.生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出…

参考: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1568663805038898&wfr=spider&for=pc Generative Adversarial Network GAN基础和优点 这些惊艳的工作基本都是2016年8月甚至10月以后的,也就是 GAN 被提出两年后.这是因为,虽然 GAN 有非常吸引人的性质,想要训练好它并不容易.经过两年的摸索.思考与尝试,才有了如今的积累和突破. 那么这个非常吸引人的 GAN 是什么样呢.其实 GAN 最初让人“…

ASEGAN:WGAN音频超分辨率 这篇文章并不具有权威性,因为没有发表,说不定是外国的某个大学的毕业设计,或者课程结束后的作业.或者实验报告. CS230: Deep Learning, Spring 2018, Stanford University, CA. (LateX template borrowed from NIPS 2017.) 作者:Jonathan Gomes-Selman, Arjun Sawhney, WoodyWang 摘要 本文提出使用Wasserstein(沃瑟斯…

Single Image Dehazing via Conditional Generative Adversarial Network Runde Li∗ Jinshan Pan∗ Zechao Li Jinhui Tang† School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology 研究方向: Dehazing,cGAN motivation 对于直接通过算法复原有雾的图像…