GAN

A Neural Representation of Sketch Drawings 以向量形式，生成连贯的涂鸦（低分辨率的）。 想法 以人的思维方式进行生成，具体是模拟控笔的动作：移动方向，提笔，结束绘画 什么是：unconditional and conditional generation of vector images composed of a sequence of lines. 数据 dataset 为笔画动作，每个点由5个元素表示，分别是偏移和状态，其中偏移是相对于上一个点的偏移，状态则包含：笔尖触纸、抬笔、结束绘画 方法 经过双向RNN 生成h,经过全连接层投影到$ \mu $和 $\sigma$,使用ex使得$\sigma$非负，再进行$z = \mu + \sigma \odot \mathcal{N}(0, I)$，其中$ \sigma \odot \mathcal{N}(0, I)$，是生成一个符合高斯分布的噪声，并使用$\sigma$进行放缩 为何这样做： Encoder 神经网络输出 $\mu$ 和 $\sigma$ 2，实际上是在告诉系统：“我认为这张草图在潜在空间里的位置大概在这里（$\mu$），但我不太确定，允许的误差范围大概是这么大（$\sigma$）。 z经过tanh （$[ h0 ; c0 ] = \tanh(W_z z + b_z)$）得到初始状态向量h0,c0，其中前者是初始隐藏状态，代表短期记忆或输出状态，后者是初始细胞状态（LSTM 特有的），代表长期记忆初始细胞状态（LSTM 特有的），代表长期记忆 hi的计算方法： 根据 $h_0$（零状态）和 $S_0$ 计算出 $h_1$。 ...