檢索結果:共6筆資料 檢索策略: ckeyword.raw="對抗生成網路"
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為了提升生成音樂的品質並解決音樂片段化的問題,這項研究除了針對參數部分有所探討之外,主要集中在損失函數的改進上。自動生成音樂是在最少的人工干預下進行音樂創作的過程,由於卷積神經網路適合學習局部特徵的…
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生成對抗網路(GAN)是一種可生成高品質圖像的模型,目前已成為一個熱門的研究主題。然而因為圖像在不同主題下的巨大差異,風格轉換仍然是個有挑戰性的難題。基於 Swapping Autoencode…
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車牌識別 LPR 的深度學習方法通常建立在深度卷積神經網絡上。在訓練 集上進行訓練,然後在測試集上進行測試並進行性能評估。訓練集和測試集皆 從真實場景中收集。這樣的收集方式可能會引發隱私權益問題。因…
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在光電產業中,中段的Cell製程是將前段Array製程的玻璃為基板,框膠黏合於彩色濾光片(CF)基板上,並在兩片玻璃基板間灌入液晶。框膠作為組立時和TFT基板黏合固定之用途,能使注入之液晶不外漏,並…
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近年來,ACG(動畫、漫畫和遊戲)文化非常盛行,以其特殊的動畫 風格和可愛的動畫角色吸引了大量客群。因此創造出精美的動畫產品(動 漫肖像、動漫角色)被認為是 ACG 文化中最重要的部分之一。然而,要…
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在此篇論文中,我們的目的是尋找判別器函數的替代方法。GAN 的目標是找到一個分佈能夠接近目標數據分佈的函數。判別器則是是為訓練生成模型而提出的對抗性設計,訓練生成模型可以視為在高維空間中尋找特定分佈…