visade att optimerande pixlar för att matcha funktioner i ett konvolutionellt nätverk är ett sätt att göra bilder av hög visuell kvalitet. Unrolling denna gradient-baserad optimering kan ses som en återkommande beräkning, som skapar bilder genom att stegvis lägga till en visuell "canvas". Inspirerad av denna uppfattning föreslår vi en återkommande generativ modell som kan tränas med kontradiktorisk utbildning. För att kvantitativt jämföra kontradiktoriska nätverk föreslår vi också en ny prestandaåtgärd, som bygger på att låta generatorn och discriminatorn av två modeller konkurrera mot varandra.
Jag är et al. I REF föreslås en återkommande generativ modell som utbildats med hjälp av kontradiktorisk utbildning.
Generating images with recurrent adversarial networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}