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机译:生成微结构建模的输入数据:使用生成对抗网络的深度学习方法
Felix Pütz; Manuel Henrich; Niklas Fehlemann; Andreas Roth; Sebastian Münstermann;
机译:使用生成对抗网络的深层学习生成地质逼真的3D水库相模型
机译:利用生成对抗网络的沉积建筑深入了解地质逼真的3D水库相模型
机译:使用具有生成对抗性网络的沉积构造的深度学习来生成地质上逼真的3D油藏相模型
机译:利用生成对抗网络进行深度学习的数据增强
机译:具有生成对抗网络的监督学习的数据增强
机译:使用带有生成对抗网络的深度学习方法对18F FDG-PET全身进行独立的衰减校正
机译:使用生成的逆向网络和全自动的机器学习系统生成数据模型,该模型生成并优化了给定数据集和预期结果的解决方案
机译:通过使用通用逆向网络从虚拟世界上的虚拟数据中生成训练数据的学习方法和学习装置,从而减少了用于自动驾驶的神经网络的训练过程,测试方法和测试方法所需要的注释成本
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