生成对抗网络GAN主要由两部分组成:生成网络和判别网络。每个网络都可以是任何神经网络,比如普通的人工神经网络(artificial neural network,ANN)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)或者长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络。判别网络则需要一些全连接层,...
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一种基于深度卷积生成对抗网络的图结构数据生成方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于深度卷积生成对抗网络的图结构数据生成方法说明:本发明公开了一种基于深度卷积生成对抗网络的图结构数据生成方法,属于大数据技术领域。本发明方法将...专利查询请上爱企查
本发明公开了一种基于深度卷积生成对抗网络的图结构数据生成方法,属于大数据技术领域。本发明方法将深度卷积生成对抗网络应用到图结构数据的生成领域,本发明方法首先将现实的图结构数据转换具有唯一性的网格结构图片;然后通过深度卷积生成对抗网络来学习生成模型;最后,通过学习得到的生成模型,按照输入参数按需生成特定规模的仿...
生成对抗网络：结构、机制与在图像修复及视频补帧中的应用生成对抗网络（GANs, Generative Adversarial Networks）是一种创新的深度学习框架，由Ian Goodfellow等人于2014年首次提出。该技术的核心机制在于其独特的双元结构：生成器（Generator）与判别器（Discriminator）。这两者在算法训练过程中相互竞争、共同进化，以此推动...
残差结构是由ResNet提出的,在许多计算机视觉任务中已经被证明是非常有效的。它允许网络在训练过程中学习更深层次的特征,并成功地解决了许多传统的深度学习方法所面临的挑戓。在基于残差结构的对抗式网络中,生成器和判别器都采用了残差连接。生成器通过一系列的反卷积层构建出一系列的特征图,判别器通过一系列的卷积层...
一、生成器结构优化：生成器的设计是影响生成图像质量的关键因素之一。通过引入更深、更复杂的网络结构，如DCGAN（Deep Convolutional GAN）、PGGAN（Progressive GAN）等，可以提高生成器的表达能力，从而生成更加逼真的图像。此外，采用残差连接、注意力机制等技术也能够改善生成图像的细节和真实感，提升生成器的性能。二...
清晰的医学图像可以有效地帮助医生进行病理分析和病情诊断.针对医学图像中的显微图像在采集过程中因失焦产生的图像模糊问题,文中以生成对抗网络去模糊模型DeblurGAN作为基本框架,提出了一种新的图像去模糊网络.该网络在生成器结构中引入信道注意结构(Channel Attention,CA),有效地提取了图像的细节特征.图像上采样过程中使用...
本文基于条件生成式对抗网络(c GAN),将"图标轮廓"与"图标颜色"以及"着色区域"分别作为输入条件,使用三个输入条件来训练三个鉴别器;其中,结构鉴别器接收"图标轮廓"条件以及真实图片对,结构鉴别器期望输出图像与输入图像有相同轮廓;颜色判别器接收"图标颜色"作为输入,颜色鉴别器训练来判断输出图像与输入图像是否有相似...
文本生成图像是机器学习领域非常具有挑战性的任务,虽然目前已经有了很大突破,但仍然存在模型训练不稳定以及梯度消失等问题.针对这些不足,在堆叠生成对抗网络(StackGAN)基础上,提出一种结合谱归一化与感知损失函数的文本生成图像模型.首先,该模型将谱归一化运用到判别器网络中,将每层网络梯度限制在固定范围内,相对减缓判别...