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GANはImagenetのような多様性があるデータの生成の学習は困難でラベルで条件付けをすると学習できるが、そのラベルはGANで得られた潜在表現のクラスタリング結果を使っても良い（splitting GAN） https://t.co/zNMiDbNdmA
elu_18 のブックマーク 2017/09/27 15:43
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arxiv.org2017/09/25
Generative Adversarial Networks (GANs) produce systematically better quality samples when class label information is provided., i.e. in the conditional GAN setup. This is still observed for the rec...
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GANはImagenetのような多様性があるデータの生成の学習は困難でラベルで条件付けをすると学習できるが、そのラベルはGANで得られた潜在表現のクラスタリング結果を使っても良い（splitting GAN） https://t.co/zNMiDbNdmA
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Class-Splitting Generative Adversarial Networks
Generative Adversarial Networks (GANs) produce systematically better quality samples when class label information is provided., i.e. in the conditional GAN setup. This is still observed for the rec...
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