模式崩溃相关论文
随着人工智能和深度学习的快速发展,面向计算机视觉的生成模型研究获得了广泛的应用。其中,生成对抗网络具有最深远的影响。相较于......
类别不平衡数据分类问题是机器学习领域中的常见问题。为了缓解类别不平衡问题带来的负面影响,一种常用的方法是对不平衡数据集中......
在2019年末暴发的新冠肺炎（COVID-19）疫情对全世界都产生了深远的影响,成千上万的人感染病毒,世界各国都采取了不同的策略应对这次疫......
图像生成属于生成模型中的一种。生成模型是指以服从某种分布的样本作为训练集,学习如何表示这个分布的模型。尽管生成模型只能生......
首先介绍了生成对抗网络基本理论、应用场景和研究现状,并列举了其亟待改进的问题。围绕针对提升模型训练效率、提升生成样本质量......
随着机器学习,尤其是深度学习等相关领域的蓬勃发展,计算机对于许多困难任务的处理能力已经有了极大的提升。但是在这些算法的实现......
为了提高偏转人脸转正的效果,借鉴双通道生成对抗网络(TP-GAN)双通道生成的思想,将原始网络中的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)替换......
生成式对抗网络(Generative Adversarial Nets,GAN)和对抗自编码器(Adversarial Autoencoder,AAE)被成功地应用于图像生成。此外,......
自生成对抗网络GAN提出以后,这一方向已成为人工智能方向的研究热点,研究者们提出了很多优秀的想法来对其进行改进。GAN主要被应用......
近几年生成对抗网络在图像生成和半监督学习上应用广泛。但GAN在训练过程中难以把握生成器与鉴别器的同步更新,导致模型训练不稳定......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
由于网络训练不稳定,基于生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率重建存在模式崩溃的现象。针对此问题,提出了一种基于球形几何矩匹配与......
生成对抗网络(GAN)作为一种新的无监督学习算法框架得到越来越多研究者的青睐,已然成为当下的一个研究热点。GAN受启发于博弈论中......
随着近年来硬件性能的提升和神经网络的发展,生成对抗网络的研究进入了高峰,各种思想和应用方案给GAN注入了持久的活力。GAN在图像......
生成对抗网络是一种强大的图像生成方法,主要的训练策略是生成器与判别器之间的零和博弈,通过生成器和判别器的循环对抗训练,最终......
