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NIPS 2018论文解读 | 基于条件对抗网络的领域自适应方法

这篇论文即将发表于 NIPS 2018(现在应该叫 NeurIPS 了),作者是清华大学的龙明盛团队。论文研究的还是领域自适应(Domain Adaptation)这一热点问题,在一些公共的数据集中,本文的方法取得了当前最优的结果。

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Nature论文解读:用于改善加权生物网络信噪比的网络增强方法

本文提出一种网络增强(Network Enhancement)方法,即一种用于改善无向加权网络的信噪比的方法。NE 使用双随机矩阵算子来诱导稀疏性,并提供封闭形式的解决方案,增加输入网络的频谱本征。因此,NE 可消除弱边缘,增强实际连接,并...

Image network

AI以假乱真怎么办?TequilaGAN教你轻松辨真伪

GAN 和 GAN 的变种已经将图像生成质量达到了以假乱真的效果,虽然生成的一部分图像可以用肉眼去分辨,但是仍然有一部分由 GAN 生成的图像在视觉上很难和真实图像区分开。区分真假图像对于分析 GAN 的生成上具有一定的意义,同时也说明了 ...

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