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GANs 的复兴：2025 年能否击败扩散模型？ 在2025年，生成对抗网络（GAN）是否能够重新崛起并超越扩散模型？答案是肯定的！本周五，AI社区开始讨论一种全新的极简主义GAN。这篇现代版GAN基准论文不仅成为HuggingFace上的热门研究，还入选了NeurIPS 2024。 现代化改造使 GAN 更具竞争力 该研究团队通过引入新的损失函数，解决了以往GAN模式崩溃和不稳定性的问题。他们对StyleGAN2进行了最简升级，并命名为R3GAN。尽管方法简单，但R3GAN在图像生成和数据增强任务上表现优异，超越了所有现有的GAN和扩散模型。 解决传统问...

近日，NeurIPS 官方宣布了 2024 年度的时间检验奖，首次同时授予了两篇具有里程碑意义的论文。一篇是 Ian Goodfellow 的生成对抗网络（GAN），另一篇则是 Ilya Sutskever 的序列到序列学习（Seq2Seq）。这两篇论文在十年前发表，如今获奖可谓实至名归。 NeurIPS 主席 Jeff Dean 表示：“今年，我们破例颁发了两篇时间检验论文奖，因为这两篇论文对整个领域的影响毋庸置疑。” 论文 1：生成对抗网络（GAN） 获得 NeurIPS 时间检验奖的其中一篇论文是《Generative Adversarial Nets》，作者包括 AI 领域的大佬 Ian J. Goodfe...

史无前例！Seq2Seq和GAN同获NeurIPS时间检验奖，Ilya连续两年获奖 今年的NeurIPS大会再次创造了历史，首次同时颁发了两个时间检验奖（Test of Time Awards）。这一罕见的决定充分体现了这两篇论文对整个领域的深远影响。 第一篇获奖论文：GAN 生成对抗网络（GAN）由Yoshua Bengio、Ian Goodfellow等知名学者提出，自2014年问世以来，已被引用超过85,000次。GAN的核心思想是通过两个神经网络的对抗训练来生成高质量的数据。这两个网络分别是生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成逼真的数据，而判...

今年2月，著名学者何恺明开启了他在麻省理工学院（MIT）的副教授生涯。3月7日，他完成了自己职业生涯中的第一堂课。最近，我们发现何恺明开设了第二门课程——《深度生成模型》（6.S978： Deep Generative Models），该课程已于9月初正式开课。 这门课程由何恺明主讲，同时，MIT CSAIL计算设计与制造团队的四年级博士生Minghao Guo担任助教。许多网友纷纷推荐这门课程，认为它对准备教授计算机视觉与深度学习的人士非常有帮助。网友们还特别提到，何恺明是残差网络（ResNet）的发明者，学术成就卓越。然而，能够掌握这门课程...