GAN 你能否生成 GAN 的 GAN？
计算机视觉与模式识别
2019-04-02 v1 机器学习
摘要
生成对抗网络（GANs）已成为一类主导性的生成模型。近年来，GAN 的变体在多种数据形式的合成上取得了尤为令人印象深刻的成果。例子包括逼真的自然与艺术图像、纹理、音乐序列以及 3D 物体文件。然而，一个明显的合成候选对象却缺失了。在本工作中，我们回答了深度学习中最紧迫的问题之一：GAN 你能否生成 GAN 的 GAN？亦即，是否有可能训练一个 GAN 来建模 GAN 的分布？我们在 MIT 许可下发布了该项目的完整源代码。
引用
@article{arxiv.1904.00724,
title = {GAN You Do the GAN GAN?},
author = {Joseph Suarez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.00724},
year = {2019}
}
备注
3 pages