GANs第一篇比较熟悉,不介绍。看看变种。

1) LAPGANs:金字塔,逐步优化生成图片(Deep Generative Image Models using Lapalacian Pyramid of Adversarial Networks),想法是,它将 GAN 的学习过程变成了“序列式” 的——不要让 GAN 一次学完全部的数据,而是让 GAN 一步步完成这个学习过程(CGAN(conditional GAN))

2)Generative Adversarial Text to Image Synthesis:文字转图片:一方面是近乎无限的像素排列方式;另一方面,目前没人知道如何把它分解,比如像(图像转为文字任务中)预测下一个词那样。循环文字编码器。

3)GANs应用于超分辨率。对抗损失(adversarial loss )和内容损失(content loss)。在较高层面上,对抗损失使图像看起来更自然;内容损失则保证重建图像与低分辨率原始图像有相似的特点。

4)Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, DCGAN。

5)http://blog.csdn.net/c2a2o2/article/details/54408072:很多应用。

6)InfoGANs。回顾。

7)发展:http://blog.csdn.net/u011534057/article/details/52401221,包括VAEGAN.

8)

问题:

(1)解决不收敛(non-convergence)的问题。

(2)难以训练:崩溃问题(collapse problem)

(3)无需预先建模,模型过于自由不可控。

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