颜色分类leetcode GANsPaperCollection 审查或调查 NIPS 2016 教程生成对抗网络概述 2014 年生成对抗网络 条件生成对抗网络 2015 年使用对抗网络的拉普拉斯金字塔的深度生成图像模型 使用深度卷积生成对抗网络进行无监督表示学习 对抗性自动编码器 超越均方误差 的深度多尺度视频预测 使用学习的相似性度量 超越像素的自动编码 关于生成模型评估的说明 2016 年(pix2pix)使用条件对抗网络进行图像到图像转换 使用对抗网络的语义分割 StackGAN 文本到具有堆叠生成对抗网络的逼真图像合成 使用生成对抗网络的逼真单图像超分辨率 基于深度网络生成具有感知相似性度量的图像 使用循环对抗网络生成图像 自然图像流形上的生成视觉处理 生成对抗文本到图像合成 学习画什么和在哪里画 草图检索的对抗训练 使用风格和结构对抗网络的生成图像建模 生成对抗网络作为基于能量的模型的变分训练 半监督文本分类的对抗训练方法 通过对抗训练从模拟和无监督图像中学习 通过深度生成器网络合成神经网络中神经元的首选输入 对抗性特征学习 具有感知和上下文损失的语义图像修复