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审查或调查
NIPS
2016
教程生成对抗网络
生成对抗网络概述
2014年
生成对抗网络
条件生成对抗网络
2015年
使用对抗网络的拉普拉斯金字塔的深度生成图像模型
使用深度卷积生成对抗网络进行无监督表示学习
对抗性自动编码器
超越均方误差的深度多尺度视频预测
使用学习的相似性度量超越像素的自动编码
关于生成模型评估的说明
2016年
(pix2pix)
使用条件对抗网络进行图像到图像转换
使用对抗网络的语义分割
StackGAN
文本到具有堆叠生成对抗网络的逼真图像合成
使用生成对抗网络的逼真单图像超分辨率
基于深度网络生成具有感知相似性度量的图像
使用循环对抗网络生成图像
自然图像流形上的生成视觉处理
生成对抗文本到图像合成
学习画什么和在哪里画
草图检索的对抗训练
使用风格和结构对抗网络的生成图像建模
生成对抗网络作为基于能量的模型的变分训练
半监督文本分类的对抗训练方法
通过对抗训练从模拟和无监督图像中学习
通过深度生成器网络合成神经网络中神经元的首选输入
对抗性特征学习
具有感知和上下文损失的语义图像修复
