【GAN货】生成对抗网络知识资料全集(论文/代码/教程/视频/文章等)

2017 年 10 月 24 日 机器学习研究会 专知内容组

【导读】当地时间 10月 22 日到10月29日,两年一度的计算机视觉国际顶级会议 International Conference on Computer Vision(ICCV 2017)在意大利威尼斯开幕。Google Brain 研究科学家 Ian Goodfellow 在会上作为主题为《生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)》的Tutorial 最新演讲, 介绍了GAN的原理和最新的应用。昨天我们介绍了此内容,请查看


【干货】Google GAN之父Ian Goodfellow ICCV2017演讲:解读生成对抗网络的原理与应用


今天专知内容组特此整理了GAN的知识资料大全,为大家呈上,欢迎查看。



理论学习



训练GANs的技巧 http://papers.nips.cc/paper/6124-improved-techniques-for-training-gans.pdf
Energy-Based GANs 以及Yann Le Cun 的相关研究 http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
模式正则化GAN https://arxiv.org/pdf/1612.02136.pdf
最新NIPS2016也有最新的关于训练GAN模型的总结 https://github.com/soumith/ganhacks
The GAN Zoo千奇百怪的生成对抗网络,都在这里了。你没看错,里面已经有有近百个了。 https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo


报告



Ian  Goodfellow的GANs报告ICCV 2017 https://pan.baidu.com/s/1bpIZvfL
Ian Goodfellow的GANs报告ICCV  2017的中文讲稿 https://mp.weixin.qq.com/s/nPBFrnO3_QJjAzm37G5ceQ
Ian Goodfellow的GANs报告NIPS 2016 http://www.iangoodfellow.com/slides/2016-12-04-NIPS.pdf   
Ian Goodfellow的GANs报告NIPS 2016  的中文讲稿 http://www.sohu.com/a/121189842_465975
 Russ Salakhutdinov的深度生成模型 http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/talk_Montreal_2016_Salakhutdinov.pdf



课程



  NIPS 2016教程:生成对抗网络 https://arxiv.org/pdf/1701.00160.pdf
训练GANs的技巧和窍门 https://github.com/soumith/ganhacks
OpenAI生成模型 https://blog.openai.com/generative-models/
用Keras实现MNIST生成对抗模型 https://oshearesearch.com/index.PHP/2016/07/01/mnist-generative-adversarial-model-in-keras/
用深度学习TensorFlow实现图像修复 http://bamos.github.io/2016/08/09/deep-completion/



中文教程




生成对抗网络初学入门:一文读懂GAN的基本原理 http://www.xtecher.com/Xfeature/view?aid=7496
深入浅出:GAN原理与应用入门介绍 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28731033
港理工在读博士李嫣然深入浅出GAN之应用篇 https://pan.baidu.com/s/1o8n4UDk 密码: 78wt
中科院自动化所 中文综述 《生成式对抗网络 GAN 的研究进展与展望》 https://pan.baidu.com/s/1dEMITo9 密码: qqcc
萌物生成器:如何使用四种GAN制造猫图 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27769807
GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059x
生成式对抗网络GAN研究进展 http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/52537114
生成对抗网络(GAN)的前沿进展(论文、报告、框架和Github资源)汇总 http://blog.csdn.net/love666666shen/article/details/74953970




综述



中科院自动化所  中文综述 《生成式对抗网络 GAN 的研究进展与展望》 参考链接:  https://pan.baidu.com/s/1dEMITo9 密码: qqcc





Github 资源



深度卷积生成对抗模型(DCGAN) https://github.com/Newmu/dcgan_code
TensorFlow实现深度卷积生成对抗模型(DCGAN) https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow
Torch实现深度卷积生成对抗模型(DCGAN) https://github.com/soumith/dcgan.torch
 Keras实现深度卷积生成对抗模型(DCGAN) https://github.com/jacobgil/keras-dcgan
使用神经网络生成自然图像(Facebook的Eyescream项目) https://github.com/facebook/eyescream
对抗自编码(AdversarialAutoEncoder) https://github.com/musyoku/adversarial-autoencoder
利用ThoughtVectors 实现文本到图像的合成 https://github.com/paarthneekhara/text-to-image
对抗样本生成器(Adversarialexample  generator) https://github.com/e-lab/torch-toolbox/tree/master/Adversarial
深度生成模型的半监督学习 https://github.com/dpkingma/nips14-ssl
GANs的训练方法 https://github.com/openai/improved-gan
生成式矩匹配网络(Generative Moment  Matching Networks, GMMNs) https://github.com/yujiali/gmmn
对抗视频生成 https://github.com/dyelax/Adversarial_Video_Generation
基于条件对抗网络的图像到图像翻译(pix2pix) https://github.com/phillipi/pix2pix
 对抗机器学习库Cleverhans https://github.com/openai/cleverhans




 最新论文



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 https://arxiv.org/pdf/1511.06434v2.pdf
对抗实例的解释和利用(Explaining  and Harnessing     Adversarial  Examples)2014 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 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 http://papers.nips.cc/paper/5773-deep-generative-image-models-using-a-5.
http://papers.nips.cc/paper/5773-deep-generative-image-models-using-a-5. https://arxiv.org/pdf/1606.03498v1.pdf
 条件生成对抗网络(Conditional  Generative     Adversarial Nets)2014 https://arxiv.org/pdf/1411.1784v1.pdf
 生成式矩匹配网络(Generative  Moment Matching Networks)2015 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 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 https://arxiv.org/pdf/1512.09300.pdf
对抗自编码(Adversarial     Autoencoders)2015 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 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 http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Pathak_Context_Encoders_Feature_CVPR_2016_paper.pdf
http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Pathak_Context_Encoders_Feature_CVPR_2016_paper.pdf 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 https://arxiv.org/pdf/1606.05328.pdf
对抗特征学习(Adversarial  Feature     Learning)2016 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 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 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 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 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



转自:专知


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