1樓：林錦堅
分享乙個工作。
這是美國橡樹嶺國家實驗室的Andrew E. Blanchard等人於2021.2.
23發表在Journal of Cheminformatics上的文章Using GANs with adaptive training data to search for new molecules。藥物發現的過程涉及到對所有可能的化合物的空間進行搜尋，生成對抗網路(GAN)為探索化學空間和優化已知化合物提供了乙個有力工具。在本文中，作者提出了一種訓練GANS的方法，它促進增量探索，並利用遺傳演算法的概念限制模式崩潰的影響。
在此方法中，來自生成器的有效樣本被用來替換來自訓練資料的樣本。在替換過程中，作者考慮隨機和引導選擇以及重組。
2樓：李新春
看到乙個回答半導體巴拉巴拉GaN，突然懵逼...又看到乙個回答隔壁組中了iccv gan，突然欣喜！！！建議知友問「哪一瞬間你感覺隔行如隔山」，莫過於這種感覺了...
不過好羨慕能中iccv，菜雞人工智障從業者在這裡磕頭了
3樓：純潔的小火車
沒有。以後呢堅信不會，至少要熬到畢業哈哈哈不然我咋辦。ICCV2019最佳不就是sinGAN 嘛。
GAN本身的視野，遠比其具象化的生成器與判別器的對抗來的廣闊深遠。我理解的GANs,他們之所以稱之為GANs, 是因為本質上他們研究了兩個概率分布的問題、這是脫離方法、理論、框架的乙個巨集達的研究，我認為不會過時，只要這個問題還在。
4樓：白果gingo
你覺得的涼了，是因為GAN發展到了乙個很標誌性的階段了。這個話題對於大部分研究人員來說已經關閉了，巨頭還能玩一玩，發一些好的模型，其他應用的探索，對於科研人員來說大部分沒有什麼意思了。
對於應用工程師，現在是開心的介入，玩應用的探索階段。你覺得應用不好，很可能是你資料問題。而比較好的應用效果公開，還得等等，等大家攻城略地結束了。就會展示出來了。
看看這幾年的發展吧，
具體可參考 Gingo：AlphaTree：一張RoadMap，帶你詳細了解Gan發展歷程
5樓：aluea
瀉藥GAN的確和傳統的生成模型有所區別。
傳統模型越處理資訊量就越少，而GAN能夠通過乙個隨機分布引入一點點額外的資訊量。
這一點點資訊量並沒有讓GAN取得質變的效果，距離人腦能夠有關聯和針對性的無限引入額外資訊量的能力天差地別。
加之與傳統模型相比，訓練太過困難，又沒有實現飛躍的效果，沒有大發展很正常。
《守望先鋒》涼了嗎？
莫得感情的改錐 今天是2020年12月1日，說點不一樣的。我喜歡守望先鋒這個遊戲，喜歡守望先鋒中的各個英雄，也很喜歡這個浪漫的故事和世界觀設定。在2020年這個風雲變幻，局勢動盪的年頭，看過了伊朗，亞阿戰爭，SASR在阿富汗的所作所為，我發自內心地設想，如果守望先鋒在現實中真的存在就好了，有這樣一面...
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資詞 我研究新日暮裡四年了，我太了解它了。新日暮裡的歷史，就是一段不斷抗爭的歷史。新日暮裡精神簡而言之就是不畏強權，勇於改變，善於改變，尤其是嚮往自 由。這些精神，具有跨越時空的一致性。也就是說，在新日暮裡的哲 學家們，和在本位面的哲 學家們身上，都有新日暮裡精神的體現。開天闢地的 Pump it ...