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基于 Transformer 编码器和生成对抗网络从脑电图记录中生成视觉刺激
使用对抗性深度学习框架,利用脑电图信号合成图像是这项研究的主要目标之一,通过 Transformer - 编码器生成脑电图编码作为生成器组件的输入,同时结合感知损失以提高生成图像的质量。
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5 months ago
更快的投影生成对抗网络:迈向更快的少样本图像生成
提出了一种名为 Faster Projected GAN 的改进 GAN 网络模型,主要集中在 Projected GAN 生成器的改善上。通过引入深度可分离卷积(DSC),减少了参数数量、加快了训练速度,并节省了内存。实验证明,在少样本图
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6 months ago
PTSR:图像超分辨率的补丁翻译器
提出了一种基于自注意机制的无卷积操作的转化器和生成对抗网络(GAN)网络 —— 补丁翻译器用于图像超分辨率,实验证明该网络在超分辨率上的性能得到了显著提升。
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9 months ago
基于 cGAN 的治疗性活动高维 IMU 传感器数据生成
通过引入简单活动表达,结合 GAN 网络生成 6 通道 IMU 信号,提高分类器的精度。实验表明,在添加生成数据后,LSTM 分类器的 f1 - 得分最大增加幅度为 13.27%,从而证明了生成数据的有效性和 TheraGAN 作为解决数据
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a year ago
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