發(fā)簡信
IP屬地：廣東
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用GAN處理Image Captioning上周一開始閱讀了香港中文大學(xué)Bo Dai等人在ICCV 2017的文章，Towards Diverse and NaturalImage Des...
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A Reinforcement Learning Framework for Natural Question Generation using Bi-discriminators論文閱讀這個(gè)工作著眼于Visual Question Generation (VQG)這個(gè)多模態(tài)問題，同樣使用當(dāng)下熱門的GAN來處理，它最大的創(chuàng)新之處在...
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WGAN的來龍去脈漸漸體會(huì)到GAN訓(xùn)練難確實(shí)是一個(gè)讓人頭疼的問題，一個(gè)多月前我曾粗略地了解了一下WGAN，知道這是一個(gè)著眼于提高GAN訓(xùn)練穩(wěn)定性的成果，但后來發(fā)現(xiàn)...
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DeLiGAN解讀上周讀了CVPR 2017一篇名為DeLiGAN : GenerativeAdversarial Networks for Diverse an...
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CAAE解讀CAAE即Conditional Adversarial Autoencoder，這個(gè)概念最早來自論文Age Progression/Regre...
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DP-GAN解讀
DP-GAN指的是Diversity-Promoting GAN（而不是另外一篇論文里提出的DifferentiallyPrivateGAN ）...
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關(guān)于Policy Gradient的理解
雖然前段時(shí)間稍微了解過Policy Gradient，但后來發(fā)現(xiàn)自己對(duì)其原理的理解還有諸多模糊之處，于是希望重新梳理一番。Policy Grad...
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SeqGAN解讀
SeqGAN的概念來自AAAI 2017的SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with P...
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InfoGAN解讀
InfoGAN的概念最早來自論文InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Inform...