11. Adversarial Feature Learning(Jeff Donahue, Philipp Krähenbühl, Trevor Darrell)：传统GAN只能从latent vector到data distribution的映射，但无法找到 data 到 vector 的映射过程。然后，后一过程对表示学习则更有益处。本文提出双向 GAN（Bidirectional GAN）来解决这个问题。

　　12. Do Deep Convolutional Nets Really Need to be Deep and Convolutional?(Gregor Urban, Krzysztof J. Geras, Samira Ebrahimi Kahou, Ozlem Aslan, Shengjie Wang, Abdelrahman Mohamed, Matthai Philipose, Matt Richardson, Rich Caruana)：答案是“肯定的”。本文是第一篇从实验角度验证深度卷积网络确实需要深度和卷积操作来保障精度。

　　13. Adversarial Machine Learning at Scale(Alexey Kurakin, Ian J. Goodfellow, Samy Bengio)：将 GAN 应用于复杂模型和大数据场景。

　　写在最后

　　撸完 paper list 一个最大的感受就是今年 ICLR 中涉及 GAN 和 Reinforcement learning 的工作巨多，间接反映了无监督学习和强化学习今后一段时间内在 DL 领域内的势头。另外除了上述列举出的文章，还有不少把应用问题（如，VQA）刷到新 SoA 的工作。总的来说，ICLR 发表以及投稿的工作都相当 fancy，可谓“没有做不到只有想不到”。

　　笔者于阿德莱德。

　　（本文获作者授权转发，原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25129666）

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