neurips 2024 颁发了年度时间检验奖，gan 论文荣获殊荣，这标志着生成对抗网络（gan）诞生十周年。这篇由 ian goodfellow 等 ai 大佬撰写的论文，已被引用超过 85000 次，对生成模型领域产生了深远影响，并推动了视觉数据及其他领G * – y } 0 X域的应用发展。
论文作者之一 Sherjil Ozair 在 X 平台上分享了 GAN 诞生L t * – –的故事。2012 年，他通过 Coursera 学$ } f习深度学习，并受到 Yoshua Bengio 的启发，加入了 Bengio 的实验室实习。2014 年，在一次实验室晚宴上，Ian Goodfellow 提出用对抗网络训练生成器的新思路：一个判别器网络评估生成器的M S H $ ~ U S j z输出，从而驱动生成器改进。
这k n ( : – H个想法迅速付诸实践。在短短一周内，团队完t Z %成了实验，并提交了 GAN 的论文至 Ng s i L n @ l !eurIPS 2014。虽然初期成果未被广泛关注，但 AJ q [ ylen [ j B e S ^ 0c Radford 随后开发的 DCGAN 迅速点燃了人们对 GAN 的兴趣。
Ozair 回顾了 GAN 的发展历程，并指出技术突破并非最终创新，CNN、LSTM、ResNets、Transformer 等技术都经历了类似的发展轨迹。他目前已离开实验室，0 D h P e创办公司，致力于开发新的技术。 他感v b + [ 9 E r = ;谢所有参与 GAN 论文创作的合作者。
以上就是GAN作者追忆往事：论文是DDL前一周开始写的，最初在NeurIPS大会无人问津的详细内容！
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