【24h】

Variational grid setting network

机译:可变网格设置网络

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摘要

We propose a new neural network architecture for automatic generation of missing characters in a Chinese font set. We call the neural network architecture the Variational Grid Setting Network which is based on the variational autoencoder (VAE) with some tweaks. The neural network model is able to generate missing characters relatively large in size (256 × 256 pixels). Moreover, we show that one can use very few samples for training data set, and get a satisfied result.
机译:我们提出了一种新的神经网络体系结构,用于自动生成中文字体集中的丢失字符。我们将神经网络架构称为基于可变自动编码器(VAE)进行一些调整的可变网格设置网络。神经网络模型能够生成尺寸较大(256×256像素)的缺失字符。此外,我们表明,可以使用很少的样本来训练数据集,并获得满意的结果。

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