generative adversarial neural networks | BriefGPT

关键词generative adversarial neural networks

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使用改进的深度卷积生成对抗网络识别抽象艺术中的色彩和笔触模式
通过改进的 mDCGAN 架构、优化技术和规范化方法来改进稳定性和真实感，有效研究生成的抽象艺术样式，进一步探索随机游走的潜在空间，验证了这种方法的有效性，强调其为数字艺术生成和数字艺术生态系统领域带来的潜力。
PDF3 months ago
互动背景下的音乐生成调查
近年来，机器学习，特别是生成对抗神经网络（GANs）和基于注意力的神经网络（transformers），已成功用于作曲和生成音乐，包括旋律和多声部作品。然而，现有研究主要集中在风格复制和转换的问题上，并未涉及到人机共同创作和评估。本文综述了
PDF4 months ago
使用 GAN 进行数据增强提高非平衡数据集心律失常分类的性能
通过生成对抗网络方法，利用 MIT-BIH 心律失常数据库产生新的 ECG 信号，以增加机器学习系统的性能表现。
PDFa year ago
PReGAN：弱监督 GAN 答案导向的段落排名
本文提出了一种名为 PReGAN 的基于生成对抗神经网络的段落重新排序方法，该方法在答案相关性鉴别器的基础上加入了一种答案可答性鉴别器，以更好地确定正确的答案相关段落，提高问答系统的效率，并且无需使用外部数据即可超越现有方法。
PDF2 years ago
一种用于相干非单调变分不等式的乐观双外推方法
本文提出一种名为乐观双重外推的优化算法，用于解决训练生成式对抗网络中的非单调变分不等式问题，在不同相容的非单调条件下，该算法可收敛于一个强解，且当存在弱解和 Σ- 弱解时，该算法的收敛速度分别为 O (1/ε²) 和 O (log (1/ε
PDF3 years ago
引导式生成对抗神经网络用于表示学习和使用更少标注音频数据生成高保真音频
本论文提出了一种新的 GAN 框架，即指导生成神经网络（GGAN），旨在解决无监督表征学习模型在忽略后续使用情况时可能出现的泛化能力问题，在少量标记数据的指导下，GGAN 可以学习更好的表示。
PDF4 years ago
QGAN: 量化生成对抗网络
本文研究了如何在仿射神经网络中量化生成对抗神经网络并提出了一种基于 EM 算法的 QGAN 方法方法，同时还提出了一种多精度算法，可帮助找到量化 GAN 模型的最佳位数以及相应的结果质量。实验结果表明，QGAN 可将 GAN 量化为 1/2
PDF5 years ago
基于深度生成对抗神经网络的逼真前列腺病变 MRI 合成
利用生成对抗网络技术对前列腺病变 MRI 图像进行合成，采用 DCGAN 训练网络并探讨了潜在的表示方式。
PDF7 years ago