Generative Adversarial Networks: An Overview
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Résumé
Generative adversarial networks (GANs) provide a way to learn deep representations without extensively annotated training data. They achieve this by deriving backpropagation signals through a competitive process involving a pair of networks. The representations that can be learned by GANs may be used in a variety of applications, including image synthesis, semantic image editing, style transfer, image superresolution, and classification. The aim of this review article is to provide an overview of GANs for the signal processing community, drawing on familiar analogies and concepts where possible. In addition to identifying different methods for training and constructing GANs, we also point to remaining challenges in their theory and application.
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La notice
- Revue
- IEEE Signal Processing Magazine
- Thématique
- Generative Adversarial Networks and Image Synthesis
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- Université de MontréalConcordia University
- Organismes subventionnaires
- Victoria University of WellingtonImperial College LondonUniversity of GeorgiaEngineering and Physical Sciences Research CouncilMassachusetts Institute of Technology
- Mots-clés
- Computer scienceGenerative grammarAdversarial systemArtificial intelligenceVariety (cybernetics)Process (computing)Image (mathematics)Point (geometry)Machine learning
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui