本文转自:http://www.jianshu.com/p/2acb804dd811 GAN论文整理 作者 FinlayLiu 已关注 2016.11.09 13:21 字数 1551 阅读 1263评论 0喜欢 7 原始GAN Goodfellow和Bengio等人发表在NIPS 2014年的文章Generative adversary network,是生成对抗网络的开创文章,论文思想启发自博弈论中的二人零和博弈.在二人零和博弈中,两位博弈方的利益之和为零或一个常数,即一方有所得,另一方必有…

0 引言        目前,互联网在社会中扮演的角色越来越重要.通过互联网为广大群众提供服务,也是互联网成功的关键.互联网服务架构目前大多数都是基于REST架构来完成的.REST从它诞生至今,可以说为互联网的繁荣做出了不可磨灭的贡献.REST架构到底是一种什么样的架构,而它为何有这种魔力,这里我们就来刨根问底,挖掘它的内在以及潜在意义. 1 绪论 1.1 软件架构        软件架构是一种软件运行时的抽象.软件运行的健壮性.扩展性.效率,软件使用的简洁性通常用来评判一种软件好坏的标志,也是…

前天看完Generative Adversarial Networks的论文,不知道有什么用处,总想着机器生成的数据会有机器的局限性,所以百度看了一些别人 的看法和观点,可能我是机器学习小白吧,看完之后感触还挺多的,我们可以gan: 1.生成一个图片.诗词,比如中国山水画.假设给一个命题‘思乡’,让机器人和一个诗人.画家在比赛,然后对比画的是什么 2.用在nlp,可以搞一个在线学习的机器人,每天去听别人讲话,同时自己尝试声成对话,这样不断优化机器人的口音之类的, 这样,有一天它还真的讲话和人类一…

GAN存在问题 训练困难,G和D多次尝试没有稳定性,Loss无法知道能否优化,生成样本单一,改进方案靠暴力尝试 WGAN GAN的Loss函数选择不合适,使模型容易面临梯度消失,梯度不稳定,优化目标不定导致模型失败,WGAN,找到了更为合适的Loss函数,使得梯度呈线性,事实上WGAN对判别器权重进行了区间限制,使得权重控制在一定范围内,使得梯度更大概率的呈线性增长. WGAN特点 无需平衡D,G的训练组合 解决collapse model(模型崩溃)问题,保证样本多样性 结构更改简单有效 改进…

一.工具介绍及运行实例 相信计算机视觉领域的同道中人都知道这个Computer Vision Resource网站, http://www.cvpapers.com/  网页部分截图如下: 可以看到有太多论文集,比如CVPR2013年就有472篇,自己写了一个小工具,用来筛选感兴趣的论文 运行界面如下: 输入论文集网址和自己感兴趣的领域点击提交即可,其中关键字可以输入多个(不区分大小写),然后程序会按相关度从高到底的顺序给出论文列表 提交后运行部分截图如下: 这样可以大大减少我们筛选的工作量,然…

    条件GAN(Conditional Generative Adversarial Nets),原文地址为CGAN. Abstract     生成对抗网络(GAN)是最近提出的训练生成模型(generative model)的新方法.在本文中,我们介绍了条件GAN(下文统一简称为CGAN),简单来说我们把希望作为条件的data y同时送入generator和discriminator.我们在文中展示了在数字类别作为条件的情况下,CGAN可以生成指定的MNIST手写数字.我们同样展示了CG…

论文地址:https://github.com/ChanChiChoi/awesome-ocr 下面是已经看过的论文: CTPN CRNN TextBoxes EAST FOTS PixelLink…

1 Feature Generating Networks for Zero-Shot Learning Suffering from the extreme training data imbalance between seen and unseen classes, most ofexisting state-of-the- art approaches fail to achieve satisfactory results for the challenging generalized…

融合异构知识进行常识问答 论文标题 -- <Graph-Based Reasoning over Heterogeneous External Knowledge for Commonsense Question Answering> 论文来源 论文代码 任务介绍 任务概述 以CSQA(常识问答)为例,针对未提及背景知识的问题,要求考虑背景知识并作出回答 任务形式 输入:问题Q=q_1 q_2⋯q_m和包含n个答案的候选答案集合A={a_1,a_2,⋯,a_n} 目标:从候选集合中选出正确答案…

1. Parameter pruning and sharing 1.1 Quantization and Binarization Compressing deep convolutional networks using vector quantization Quantized convolutional neural networks for mobile devices Improving the speed of neural networks on cpus Deep learni…