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夏鸿斌; 肖奕飞; 刘渊;
江南大学人工智能与计算机学院;
江苏省媒体设计与软件技术重点实验室;
生成对抗网络(GAN); 多头自注意力机制; 文本生成; 深度学习; 门控循环单元(GRU); 自然语言处理;
机译:基于注意力的Bilstm融合CNN与中国长文本分类的门控机制模型
机译:一种新型混合网络模型基于欺骗性检测的注意力多重特征融合
机译:将残余注意力机制与生成对抗网络与海马分割相结合
机译:对:长文本生成预训练变压器的规划和迭代细化
机译:使用降噪自动编码器从多种文本生成对抗性示例,请参阅用法统计信息
机译:myc转化阻止C2C12成肌细胞融合但不能生化分化:与正常细胞混合培养的表型校正机制
机译:具有多尺度注意力融合的级联条件生成对抗网络,用于心脏MRI中的自动化双心室分割
机译:<研究保护人体免受热和冷的基本生理机制,并确定分子中人体和分离的身体成分的能量转换的程度和效率<研究报告,1965年
机译:用于轨道车辆的安全装置,具有控制单元,该控制单元设置成基于由注意力确定装置确定的操作者的注意力状态来激活和停用安全控制机构。
机译:用于使用生成的对抗网络模型生成用户驱动的自适应对象可视化的方法和系统
机译:生成性对抗网络模型的训练方法和装置,设备,程序和存储介质
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