Medan människor lätt känner igen relationer mellan data från olika domäner utan någon övervakning, att lära sig att automatiskt upptäcka dem är i allmänhet mycket utmanande och behöver många jord-sanning par som illustrerar relationerna. För att undvika kostsam parning, tar vi itu med uppgiften att upptäcka korsdomänrelationer som ges oparade data. Vi föreslår en metod baserad på generativa kontradiktoriska nätverk som lär sig att upptäcka relationer mellan olika domäner (Discogan). Med hjälp av de upptäckta relationerna överför vårt föreslagna nätverk med framgång stil från en domän till en annan samtidigt som viktiga attribut som orientering och ansiktsidentitet bevaras.
Kim och Al. REF föreslog en metod baserad på generativt kontradiktoriskt nätverk som framgångsrikt kan överföra stil från en domän till en annan samtidigt som viktiga attribut såsom orientering och ansiktsidentitet bevaras.
Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}