2016年10月31日
论文笔记之：Generative Adversarial Text to Image Synthesis
摘要： Generative Adversarial Text to Image Synthesis ICML 2016 摘要：本文将文本和图像练习起来，根据文本生成图像，结合 CNN 和 GAN 来有效的进行无监督学习。 Attribute Representation: 是一个非常具有意思的方向。由图像 阅读全文
posted @ 2016-10-31 13:17 AHU-WangXiao 阅读(3446) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记之：Conditional Generative Adversarial Nets
摘要： Conditional Generative Adversarial Nets arXiv 2014 本文是 GANs 的拓展，在产生 和 判别时，考虑到额外的条件 y，以进行更加“激烈”的对抗，从而达到更好的结果。 众所周知，GANs 是一个 minmax 的过程： 而本文通过引入 条件 y，从而 阅读全文
posted @ 2016-10-31 00:39 AHU-WangXiao 阅读(1105) 评论(1) 推荐(0)