GAN|生成对抗网络的前沿进展(论文、框架&资源)全面总结
2017-05-03 21:14
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成模型(GenerativeModel)是一种可以通过学习训练样本来产生更多类似样本的模型。在所有生成模型当中,最具潜力的是生成对抗网络(Generative
Adversarial Networks, GANs)。GANs 是非监督机器学习的一种,它的运作方式可被看做是两个神经网络相互竞争的零和游戏(zero-sum
game)。
2014年,Ian Goodfellow等人在《GenerativeAdversarialNets》一文中首次提出了GANs,标志着GANs的诞生。
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1406.2661v1.pdf
PPT链接:http://www.iangoodfellow.com/slides/2016-12-04-NIPS.pdf
源码链接:https://github.com/goodfeli/adversarial
视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=HN9NRhm9waY
本文总结了一系列关于GANs的前沿工作进展
一、最新研究论文(根据Google
Scholar的引用数进行降序排列)
基于深度卷积生成对抗网络的无监督学习(Unsupervised
Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs))2015
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1511.06434v2.pdf
对抗实例的解释和利用(Explaining
and Harnessing Adversarial Examples)2014
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1412.6572.pdf
基于深度生成模型的半监督学习(
Semi-Supervised Learning with Deep Generative Models )2014
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1406.5298v2.pdf
基于拉普拉斯金字塔生成式对抗网络的深度图像生成模型(Deep Generative Image
Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks)2015
原文链接:http://papers.nips.cc/paper/5773-deep-generative-image-models-using-a-laplacian-pyramid-of-adversarial-networks.pdf
训练GANs的一些技巧(Improved Techniques for Training
GANs)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1606.03498v1.pdf
条件生成对抗网络(Conditional
Generative Adversarial Nets)2014
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1411.1784v1.pdf
生成式矩匹配网络(Generative Moment Matching Networks)2015
原文链接:http://proceedings.mlr.press/v37/li15.pdf
超越均方误差的深度多尺度视频预测(Deep
multi-scale video prediction beyond mean square error)2015
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1511.05440.pdf
通过学习相似性度量的超像素自编码(Autoencoding
beyond pixels using a learned similarity metric)2015
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1512.09300.pdf
对抗自编码(Adversarial
Autoencoders)2015
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1511.05644.pdf
InfoGAN:基于信息最大化GANs的可解释表达学习(InfoGAN:Interpretable
Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1606.03657v1.pdf
上下文像素编码:通过修复进行特征学习(Context
Encoders: Feature Learning by Inpainting)2016
原文链接:http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Pathak_Context_Encoders_Feature_CVPR_2016_paper.pdf
生成对抗网络实现文本合成图像(Generative
Adversarial Text to Image Synthesis)2016
原文链接:http://proceedings.mlr.press/v48/reed16.pdf
基于像素卷积神经网络的条件生成图片(Conditional
Image Generation with PixelCNN Decoders)2015
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1606.05328.pdf
对抗特征学习(Adversarial
Feature Learning)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1605.09782.pdf
结合逆自回归流的变分推理(Improving
Variational Inference with Inverse Autoregressive Flow )2016
原文链接:https://papers.nips.cc/paper/6581-improving-variational-autoencoders-with-inverse-autoregressive-flow.pdf
深度学习系统对抗样本黑盒攻击(Practical
Black-Box Attacks against Deep Learning Systems using Adversarial Examples)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1602.02697.pdf
参加,推断,重复:基于生成模型的快速场景理解(Attend, infer, repeat:
Fast scene understanding with generative models)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1603.08575.pdf
f-GAN: 使用变分散度最小化训练生成神经采样器(f-GAN:
Training Generative Neural Samplers using Variational Divergence Minimization )2016
原文链接:http://papers.nips.cc/paper/6066-tagger-deep-unsupervised-perceptual-grouping.pdf
在自然图像流形上的生成视觉操作(Generative
Visual Manipulation on the Natural Image Manifold)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1609.03552.pdf
通过平均差异最大优化训练生成神经网络(Training
generative neural networks via Maximum Mean Discrepancy optimization)2015
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1505.03906.pdf
对抗性推断学习(Adversarially
Learned Inference)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1606.00704.pdf
基于循环对抗网络的图像生成(Generating
images with recurrent adversarial networks)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1602.05110.pdf
生成对抗模仿学习(Generative
Adversarial Imitation Learning)2016
原文链接:http://papers.nips.cc/paper/6391-generative-adversarial-imitation-learning.pdf
基于3D生成对抗模型学习物体形状的概率隐空间(Learning
a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Generative-Adversarial Modeling)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1610.07584.pdf
学习画画(Learning What and Where to Draw)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1610.02454v1.pdf
基于辅助分类器GANs的条件图像合成(Conditional
Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1610.09585.pdf
隐生成模型的学习(Learning
in Implicit Generative Models)2016
原文:https://arxiv.org/pdf/1610.03483.pdf
VIME: 变分信息最大化探索(VIME: Variational Information
Maximizing Exploration)2016
原文链接:http://papers.nips.cc/paper/6591-vime-variational-information-maximizing-exploration.pdf
生成对抗网络的展开(Unrolled
Generative Adversarial Networks)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1611.02163.pdf
训练生成对抗网络的基本方法(Towards
Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks)2017
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1701.04862.pdf
基于内省对抗网络的神经图像编辑(Neural Photo Editing with Introspective
Adversarial Networks)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1609.07093.pdf
基于解码器的生成模型的定量分析(On the Quantitative Analysis
of Decoder-Based Generative Models )2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1611.04273.pdf
结合生成对抗网络和Actor-Critic
方法(Connecting Generative Adversarial Networks and Actor-Critic Methods)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1610.01945.pdf
通过对抗网络使用模拟和非监督图像训练(
Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1612.07828.pdf
基于上下文RNN-GANs的抽象推理图的生成(Contextual RNN-GANs
for Abstract Reasoning Diagram Generation)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1609.09444.pdf
生成多对抗网络(Generative
Multi-Adversarial Networks)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1611.01673.pdf
生成对抗网络组合(Ensembles
of Generative Adversarial Network)2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1612.00991.pdf
改进生成器目标的GANs(Improved
generator objectives for GANs) 2016
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1612.02780.pdf
生成对抗模型的隐向量精准修复(Precise
Recovery of Latent Vectors from Generative Adversarial Networks)2017
原文链接:https://openreview.net/pdf?id=HJC88BzFl
生成混合模型(Generative Mixture of Networks)2017
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1702.03307.pdf
记忆生成时空模型(Generative
Temporal Models with Memory)2017
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1702.04649.pdf
停止GAN暴力:生成性非对抗模型(Stopping GAN Violence: Generative
Unadversarial Networks)2017
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1703.02528.pdf
二、理论学习
1. 训练GANs的技巧,
参见链接:http://papers.nips.cc/paper/6124-improved-techniques-for-training-gans.pdf
2. Energy-Based GANs 以及Yann
Le Cun 的相关研究
参见链接:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
3. 模式正则化GAN
参见链接:https://arxiv.org/pdf/1612.02136.pdf
三、报告
1. Ian Goodfellow的GANs报告
参见链接:http://www.iangoodfellow.com/slides/2016-12-04-NIPS.pdf
2. Russ Salakhutdinov的深度生成模型
参见链接:http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/talk_Montreal_2016_Salakhutdinov.pdf
四、课程/教程
1. NIPS 2016教程:生成对抗网络
参见链接:https://arxiv.org/pdf/1701.00160.pdf
2. 训练GANs的技巧和窍门
参见链接:https://github.com/soumith/ganhacks
3. OpenAI生成模型
参见链接:https://blog.openai.com/generative-models/
4. 用Keras实现MNIST生成对抗模型
参见链接:https://oshearesearch.com/index.php/2016/07/01/mnist-generative-adversarial-model-in-keras/
5. 用深度学习TensorFlow实现图像修复
参见链接:http://bamos.github.io/2016/08/09/deep-completion/
四、Github资源以及模型
1. 深度卷积生成对抗模型(DCGAN)
参见链接:https://github.com/Newmu/dcgan_code
2. TensorFlow实现深度卷积生成对抗模型(DCGAN)
参见链接:https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow
3. Torch实现深度卷积生成对抗模型(DCGAN)
参见链接:https://github.com/soumith/dcgan.torch
4. Keras实现深度卷积生成对抗模型(DCGAN)
参见链接:https://github.com/jacobgil/keras-dcgan
5. 使用神经网络生成自然图像(Facebook的Eyescream项目)
参见链接:https://github.com/facebook/eyescream
6. 对抗自编码(AdversarialAutoEncoder)
参见链接:https://github.com/musyoku/adversarial-autoencoder
7. 利用ThoughtVectors 实现文本到图像的合成
参见链接:https://github.com/paarthneekhara/text-to-image
8. 对抗样本生成器(Adversarialexample
generator)
参见链接:https://github.com/e-lab/torch-toolbox/tree/master/Adversarial
9. 深度生成模型的半监督学习
参见链接:https://github.com/dpkingma/nips14-ssl
10. GANs的训练方法
参见链接:https://github.com/openai/improved-gan
11. 生成式矩匹配网络(Generative Moment Matching Networks, GMMNs)
参见链接:https://github.com/yujiali/gmmn
12. 对抗视频生成
参见链接:https://github.com/dyelax/Adversarial_Video_Generation
13. 基于条件对抗网络的图像到图像翻译(pix2pix)
参见链接:https://github.com/phillipi/pix2pix
14. 对抗机器学习库Cleverhans,
参见链接:https://github.com/openai/cleverhans
五、框架以及学习库(根据GitHub的星级排序)
1. 谷歌的TensorFlow [C++ and CUDA]
主页链接:https://www.tensorflow.org/
Github链接:https://github.com/tensorflow/tensorflow
2. Berkeley Vision and LearningCenter (BVLC) 的Caffe [C++]
主页链接:http://caffe.berkeleyvision.org/
Github链接:https://github.com/BVLC/caffe
安装指南:http://gkalliatakis.com/blog/Caffe_Installation/README.md
3. François Chollet的Keras [Python]
主页链接:https://keras.io/
Github链接:https://github.com/fchollet/keras
4. Microsoft Cognitive Toolkit -CNTK [C++]
主页链接:https://www.microsoft.com/en-us/research/product/cognitive-toolkit/
Github链接:https://github.com/Microsoft/CNTK
5. Amazon 的MXNet [C++]
主页链接:http://mxnet.io/
Github链接:https://github.com/dmlc/mxnet
6. Collobert, Kavukcuoglu &Clement Farabet的Torch,被Facebook广泛采用[Lua]
主页链接:http://torch.ch/
Github链接:https://github.com/torch
Andrej Karpathy 的Convnetjs [JavaScript]
主页链接:http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/
Github链接:https://github.com/karpathy/convnetjs
Université de Montréal的 Theano [Python]
主页链接:http://deeplearning.net/software/theano/
Github链接:https://github.com/Theano/Theano
startup Skymind 的Deeplearning4j [Java]
主页链接:https://deeplearning4j.org/
Github链接:https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j
Baidu 的Paddle[C++]
主页链接:http://www.paddlepaddle.org/
Github链接:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
Amazon 的Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) [C++]
Github链接:https://github.com/amzn/amazon-dsstne
Nervana Systems 的Neon [Python & Sass]
主页链接:http://neon.nervanasys.com/docs/latest/
Github链接:https://github.com/NervanaSystems/neon
Chainer [Python]
主页链接:http://chainer.org/
Github链接:https://github.com/pfnet/chainer
h2o [Java]
主页链接:https://www.h2o.ai/
Github链接:https://github.com/h2oai/h2o-3
Istituto Dalle Molle di Studi sull’Intelligenza Artificiale (IDSIA) 的Brainstorm [Python]
Github链接:https://github.com/IDSIA/brainstorm
Andrea Vedaldi 的Matconvnet by [Matlab]
主页链接:http://www.vlfeat.org/matconvnet/
Github链接:https://github.com/vlfeat/matconvnet
更多细节请参考原文链接:http://gkalliatakis.com/blog/delving-deep-into-gans
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