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Cramér GANでいらすとや画像生成してみる - 緑茶思考ブログ
Cramér GAN arXiv:https://arxiv.org/abs/1705.10743v1 このGANは数日前(5/30)に投稿されたもの。 これまでGANのベースラインとして， vanilla GAN，DCGAN，WGAN，WGAN-gpなどが使われてきた． この中のWGANやWGAN-gpより優れているという主張が論文内でされている． （abstで it performs significantly better than the related Wasserstein GAN との記述） また，twitter上では「WGANは死んだ」などの強めのつぶやきが観測されている． その強さを見てみたいので，このCramér GANの論文を読み， 実装していらすとや画像を生成してみたというのが本記事の主旨。 ついでにWGAN-gpも実装して比較した。 論文の概要 機械学習に使う確率
タカハシ春の GAN 祭り！〜 一日一GAN(๑•̀ㅂ•́)و✧ 〜 - ABEJA Tech Blog
ABEJAでリサーチャーをしています高橋です。 昨今 deep learning 界隈では Generative Adversarial Net(GAN) が流行っていて、世はまさにガンガン行こうぜ時代ですね。 GAN を用いると綺麗な絵が作成できたり二つの絵の中間のような絵を生成できたりします。例えばこの論文のような感じです。このように GAN は有用なモデルである一方、最近の GAN では急によくわからない式が出てきたりするので、勉強も兼ねて「一日一GAN」をやってみました。今回読んだ論文のリストは以下です。 EBGAN (https://arxiv.org/abs/1609.03126 ) WGAN (https://arxiv.org/abs/1701.07875) LSGAN (https://arxiv.org/abs/1611.04076) f-GAN (https://ar
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