GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。这两个网络相互竞争，通过不断改进各自的能力，最终生成逼真的数据。

作为第三代半导体的代表，氮化镓（GaN）是由氮和镓组成的极其稳定的化合物半导体，也称为宽禁带半导体材料，具有更高的击穿强度、更快的开关速度、更高的导热效率、高电...

阿尔茨海默病（AD）是老年人中常见的一种神经退行性疾病，它影响记忆力、认知功能以及日常生活活动。AD通常从轻度认知障碍（MCI）进展而来，尤其是遗忘型MCI（a...

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，通过两个神经网络的对抗训练来生成新的、与训练数据类似的数据。GAN由一个生成器和一个判别器组成。生成器的目标是生成看似...

图像生成领域，有这么几种方法，Flow-Based、GAN-Based、VAE+Pixel-CNN系列、扩散模型自回归。更早期的是基于自编码器的图像生成，各种A...

论文：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S156625352200255X 如有侵权请联系博...

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种无监督学习的深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014...

Neural Characteristic Function Learning for Conditional Image Generation

A Characteristic Function Approach to Deep Implicit Generative Modeling 2020

GAN作为一种强有力的生成模型，其应用十分广泛。最为常见的应用就是图像翻译。所谓图像翻译，指从一幅图像到另一幅图像的转换。可以类比机器翻译，一种语言转换为另一种...

最常见的评价GAN的方法就是主观评价。主观评价需要花费大量人力物力，且存在以下问题：

生成对抗网络（GAN，Generative adversarial network）自从2014年被lan Goodfellow提出以来，掀起了一股研究热潮。G...

本文旨在介绍深度学习架构，包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。

GAN使用两套网络，分别是判别器（D)网络和生成器（G)网络，最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么，两套网络如何结合在一起，及优化的目标即cost f...

Cascade EF-GAN可以更好地保留与身份相关的特征和细节，特别是在眼睛、鼻子和嘴巴周围，进一步帮助减少生成的面部图像中的伪影和模糊。

Penman-Monteith-Leuning Evapotranspiration V2 (PML_V2) products include evapotra...

我们知道GAN的全名是生成对抗网络，那么它就是以生成为主要任务，所以可以用在这些方面

探讨了在生物医学成像中使用gan进行异常检测。作者介绍了使用gan进行异常检测的概述，并研究了最先进的基于gan的生物医学成像异常检测方法。他们证明了基于gan...

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是近年来人工智能领域中备受瞩目的创新之一。它以其独特的结构和训练方式在图...

生成式人工智能是人工智能和创造力交叉的一个令人兴奋的领域，它通过使机器能够生成新的原创内容，正在给各个行业带来革命性的变化。从生成逼真的图像和音乐作品到创建逼真...