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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
Image Synthesis Using Spintronic Deep Convolutional Generative Adversarial Network
Arxiv
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Predicting large scale cosmological structure evolution with generative adversarial network-based autoencoders
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Arxiv
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BeHGAN: Bengali Handwritten Word Generation from Plain Text Using Generative Adversarial Networks
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Regression generation adversarial network based on dual data evaluation strategy for industrial application
Arxiv
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A Novel Wasserstein Quaternion Generative Adversarial Network for Color Image Generation
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Quantitative and Qualitative Comparison of Generative Models for Subject-Specific Gaze Synthesis: Diffusion vs GAN
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Wasserstein-Aitchison GAN for angular measures of multivariate extremes
Arxiv
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Hellinger loss function for Generative Adversarial Networks
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XAI-Driven Skin Disease Classification: Leveraging GANs to Augment ResNet-50 Performance
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Probabilistic Wildfire Spread Prediction Using an Autoregressive Conditional Generative Adversarial Network
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Topology-Guided Quantum GANs for Constrained Graph Generation
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YARE-GAN: Yet Another Resting State EEG-GAN
Arxiv
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The Evolving Nature of Latent Spaces: From GANs to Diffusion
Arxiv
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SRAGAN: Saliency Regularized and Attended Generative Adversarial Network for Chinese Ink-wash Painting Style Transfer
Arxiv
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PCP-GAN: Property-Constrained Pore-scale image reconstruction via conditional Generative Adversarial Networks
Arxiv
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参考链接
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