NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks
NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks
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DOI：
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发表时间：
2016-12
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
I. Goodfellow
中科院分区：
文献类型：
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作者：
I. Goodfellow
本报告总结了作者在NIPS 2016上介绍的关于生成对抗网络（GAN）的教程。该教程介绍：（1）为什么生成建模是一个值得研究的话题，（2）生成模型如何工作，以及GAN如何与其他生成模型进行比较，（3）GAN如何工作的细节，（4）GAN的研究前沿，以及（5）将联合收割机GAN与其他方法相结合的最先进的图像模型。最后，本教程包含三个练习供读者完成，以及这些练习的解决方案。
This report summarizes the tutorial presented by the author at NIPS 2016 on generative adversarial networks (GANs). The tutorial describes: (1) Why generative modeling is a topic worth studying, (2) how generative models work, and how GANs compare to other generative models, (3) the details of how GANs work, (4) research frontiers in GANs, and (5) state-of-the-art image models that combine GANs with other methods. Finally, the tutorial contains three exercises for readers to complete, and the solutions to these exercises.