[最新論文/GAN] ラベルがないなら推測すればいい。 - Qiita
論文紹介・画像引用 Google Brainより2019.3.6提出 https://arxiv.org/pdf/1903.02271v1.pdf 本研究のGANの特徴と成果 FIDスコア（低い方が良い） スコア８～９の間にある縦線はベースライン（すべてラベル付けされた画像を使ったBigGAN） 本研究の方法（$S^3GAN$）では ラベル付けされた画像は全体のたった１０%にも関わらずSOTAであるBigGANと同等の性能になった また全体の２０%をラベル付けされた画像にするとBigGANを超える性能となった 解像度128×128 上段：BigGAN 下段：画像の１０%のみラベルありのデータを使った$S^3GAN$ データの現実とその対策 これまでの鮮明な画像生成は大量のラベル付きデータによって実現してきた しかし現実的には、ほとんどのデータはラベル付けされていない・ラベル付け自体が多大な
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Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing · Issue #387 · arXivTimes/arXivTimes
一言でいうと NLPにおけるdeep learningの手法を網羅的に解説したレビュー論文。紹介されている手法は、分散表現系（word2vecとその前身）、CNN系（Basic CNN, time-delay neural network, dynamic CNN, multi-clumn CNN, dynamic multi-pooling CNN, hybrid CNN-HMM)、RNN系（Simple RNN, LSTM, GRU, Dual-LSTM, MemNet）、Recursive neural network、 強化学習系、教師なし学習系（seq2seq）、生成モデル（VAEs, GANs）、メモリ増設系（memory networks, dynamic memory networks）など。 論文リンク https://arxiv.org/abs/1708.02709 著
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