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机译:Scgan:通过为生成的对抗网添加相似度约束来解散代表学习
Xiaoqiang Li; Liangbo Chen; Lu Wang; Pin Wu; Weiqin Tong;
机译:深度卷积生成对冲网络,局部和非本地依赖学习和语音数据中的规则样式的出现
机译:用图形卷积生成的对抗网络学习点云的本地化表示
机译:基于草图的图像检索的域 - 迁移生成的对抗网络跨域表示学习
机译:IP-GAN:生成对抗网络中的学习身份和姿势分解
机译:用于学习图像分割图的其他特征的堆叠生成的对抗网络
机译:密歇根州:使用生成的对抗网络从单细胞数据的脱屑表示抽样
机译:使用生成的对抗网络从单细胞数据的解开表示抽样
机译:用于姿态不变的人脸识别的分离式表示学习的生成逆神经网络
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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