生成对抗网络 (GAN) 可用于生成近似真实数据的数据。 当模拟计算成本较高或实验成本较高时，GAN 非常有...
GAN由生成器和判别器两部分组成,它能够生成极为逼真的图像、语音等数据。这使得GAN在数据增强、艺术创作等领域具有广泛的应用前景。 6. 自编码器(Autoencoder) 自编码器是一种无监督学习的神经网络,它擅长学习数据的压缩表示。因此,在数据降维、去噪、异常检测等领域,自编码器都能发挥出其独特的优势。
因为最近需要做一维周期性时间序列的gan生成对抗网络,但是网上资料很少,想问下如果数据是符合周期性规律的数据,例如。AAABBBCCDAAABBBCC…显示全部 关注者3 被浏览284 关注问题写回答 邀请回答 好问题 3 条评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答下载知乎客户端 与世界分享知识、经...