# adversarial learning

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논문리뷰. Controllable Invariance through Adversarial Feature Learning (NIPS 2017)

Controllable Invariance through Adversarial Feature Learning (NIPS 2017)개인적으로 필요한 내용만 요약정리하였기에 생략된 부분이 다소 존재합니다.Invariant Representation LearningAdver

2021년 9월 20일
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Progressive GAN 논문리뷰 / progressive growing of GANs for improved quality, stability, and variation (2017)

original paper : https://arxiv.org/pdf/1710.10196.pdf어려운 GAN훈련을 위해 새로운 train methodology를 제안한 논문으로, 생성 품질이나 훈련 비용측면에서 큰 개선을 가져와 이후의 GAN 연구들에 적지않은

2021년 8월 7일
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Generative Adversarial Nets; GAN (NIPS'14) 논문리뷰

Adversarial Learning을 생성모델에 처음? 제대로 적용한 새로운 프레임워크generator와 discriminator 두 모델을 경쟁적으로 학습시켜 둘 모두를 동시에 최적화함.데이터의 분포에 대한 명시적인 가정없이 데이터 생성이 가능함.그 당시 생성모델연

2021년 6월 4일
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