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生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是一类神经网络，通过轮流训练判别器 (Discriminator) 和生成器 (Generator)，令其相互对抗，来从复杂概率分布中采样，例如生成图片、文字、语音等。GAN 最初由 Ian Goodfellow 提出，原论文见 Generative Adversarial Networks
Synthesizing Forestry Images Conditioned on Plant Phenotype Using a Generative Adversarial Network
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Investigating Parameter-Efficiency of Hybrid QuGANs Based on Geometric Properties of Generated Sea Route Graphs
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Adversarial Attack Against Images Classification based on Generative Adversarial Networks
Arxiv
0+阅读 · 2024年12月24日
Channel-Aware Domain-Adaptive Generative Adversarial Network for Robust Speech Recognition
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Generative Adversarial Network on Motion-Blur Image Restoration
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Physically Constrained Generative Adversarial Networks for Improving Precipitation Fields from Earth System Models
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Unrolled Creative Adversarial Network For Generating Novel Musical Pieces
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LLM-GAN: Construct Generative Adversarial Network Through Large Language Models For Explainable Fake News Detection
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Protégé: Learn and Generate Basic Makeup Styles with Generative Adversarial Networks (GANs)
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Generative Adversarial Networks for Image Super-Resolution: A Survey
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Producing Histopathology Phantom Images using Generative Adversarial Networks to improve Tumor Detection
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Improving generative adversarial network inversion via fine-tuning GAN encoders
Arxiv
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DuoLift-GAN:Reconstructing CT from Single-view and Biplanar X-Rays with Generative Adversarial Networks
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Prob-cGAN: A Probabilistic Conditional Generative Adversarial Network for LSD1 Inhibitor Activity Prediction
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Risk Management with Feature-Enriched Generative Adversarial Networks (FE-GAN)
Arxiv
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