MidiNet:利用 1D 和 2D条件实现符号域音乐生成的卷积生成网络(MidiNet: A Convolutional Generative Adversarial Network for Symbolic-domain Music Generation using 1D and 2D Conditions) 使用生成对抗网络重建三维多孔介质(Reconstruction of three-dimensional porous media using generative adversarial neural networks) 【代码】https://github.com/LukasMosser/PorousMediaGan Semi-supervised Learning of Compact Document Representations with Deep Networks Steganographic GAN(Steganographic Generative Adversarial Networks) Humor
视频 Ian Goodfellow:生成对抗网络 【视频】 Mark Chang:生成对抗网络教程 【视频】 代码 Cleverhans:一个对抗样本的机器学习库 【代码】https://github.com/openai/cleverhans 【博客】 50行代码实现GAN(PyTorch) 【代码】https://github.com/devnag/pytorch-generative-adversarial-networks 【博客】https://medium.com/@devnag/generative-adversarial-networks-gans-in-50-lines-of-code-pytorch-e81b79659e3f 生成模型集,e.g. GAN, VAE,用 Pytorch 和 TensorFlow 实现 【代码】https://github.com/wiseodd/generative-models 【进入新智元微信公众号,在对话框输入“170501”下载全部 89 篇论文】 原文地址:https://github.com/nightrome/really-awesome-gan 新智元招聘
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