基于迁移学习的生成对抗网络算法改进与应用

来源 :中国矿业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：guofy

【摘要】

：

随着卷积神经网络在图像判别领域取得的巨大成功,研究人员试图将其结合在各种应用场景中。生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)就是深度学习在无监督生成模型领域的典型代表。生成对抗网络是基于博弈论提出的一种新型的无监督生成模型。作者将生成模型和判别模型结合在一起,通过迭代训练的方法让生成器去学习真实图像的数据分布。相比生成对抗网络剧烈的梯度波动,变分自编码具有合理的损失函数,训练过程有稳定的梯度

【作者】

：

满子健

【出处】

：

中国矿业大学

【发表日期】

：

2019年12期

【关键词】

：

生成对抗网络变分自编码器迁移学习训练速度自由度

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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技术领域,包括主机、控制电路和计算机三部分组成,主机包括由棱镜。敏感膜敏感芯片、半导 Ue*M#

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