检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨振 李丹 YANG Zhen;LI Dan(Jincheng College of Sichuan University,Chengdu 611731,China)
出 处:《现代信息科技》2021年第21期102-104,共3页Modern Information Technology
摘 要:GANs作为典型的生成对抗网络,具有较高的应用价值和发展潜力,文章改进了GANs网络的一些新技术(训练深度生成半质量网络dcgan),针对其中部分缺点进行了有效改善,从网络架构、特征匹配和多形差值学习技术维度进行优化,并将其与bird数据集*80进行训练,得出观察结果,为未来的应用前景和环境拓展研究提供进一步可能性,以期在更多的场景中使用该算法。As a typical generation countermeasure network,GANs has higher application value and development potential.In this paper,some new technologies of GANs network are improved (training depth generation semi-mass network dcgan),and some of the shortcomings are effectively improved.The algorithm is optimized from the network architecture,feature matching and polymorphic difference learning technology dimensions,and is trained with bird dataset *80 to obtain the observation results,providing further possibility for the research of future application prospects and environment expansion,in order to use the algorithm in more scenarios.
关 键 词:GANs网络的技术改进 数据新集 网络机构 特征匹配 多形差值学习
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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