目录 概 主要内容 Miyato T., Kataoka T., Koyama M & Yoshida Y. SPECTRAL NORMALIZATION FOR GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS. ICLR, 2018. 概 通过限制谱范数来限制Lipschitz常数, 但又不像weight normalization 或者其它的正则化方法一样, 本文提出的方法不会丧失过多的灵活性且保持高效. 主要内容 经过WGAN之后, 有许多方法是探讨如何限制Lipschit…

https://blog.csdn.net/a312863063/article/details/83512870 目 录第一章 初步了解GANs 3 1. 生成模型与判别模型. 3 2. 对抗网络思想. 3 3. 详细实现过程. 3 3.1 前向传播阶段. 4 3.2 反向传播阶段. 4 4. GANs大家族分类. 6 第二章 GANs的理论与提升. 7 1. GANs相关理论. 7 Part1 GANs基于Divergence的改进. 12 1. GANs并不完美. 12 2. fGAN――…

生成对抗网络(GAN)是当今最流行的图像生成方法之一,但评估和比较 GAN 产生的图像却极具挑战性.之前许多针对 GAN 合成图像的研究都只用了主观视觉评估,一些定量标准直到最近才开始出现.本文认为现有指标不足以评估 GAN 模型,因此引入了两个基于图像分类的指标——GAN-train 和 GAN-test,分别对应 GAN 的召回率(多样性)和精确率(图像质量).研究者还基于这两个指标评估了最近的 GAN 方法并证明了这些方法性能的显著差异.上述评估指标表明,数据集复杂程度(从 CIFAR10…

2019 ICCV.CVPR.ICLR之视频预测读书笔记 作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 视频预测.时空序列预测 ICCV 2019 CVP github地址:https://github.com/JudyYe/CVP ​ 这是卡耐基梅隆和facebook的一篇paper,这篇论文的关键在于分解实体预测再组成,我们观察到一个场景是由不同实体经历不同运动组成的,所以这里提出的方法是通过隐式预测独立实体的未来状态,同时推理它们之间的相互作用,并使用预测状态来构成未来…

Warm Up 项目 内容 作业所属课程 2021春季软件工程(罗杰 任健) 作业要求 第一次阅读作业 课程目标 培养通过团队协作使用软件开发工具按照软件工程方法开发高质量并且可用的复杂软件系统的能力 这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 明确目标,制定规划,思考总结. 写在前面 在完成热身作业前想吐槽两句:阅读材料太过时啦!诚然,这些博主的意志品质值得学习,对计算机的热忱令人感动,于软件工程的缘分更是让我拍案叫绝,然而,他们的学习方法和学习流程实在难以借鉴.大多数博客都已经过十年岁月的洗礼,在…