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来自论文朱同学在他们2017年的论文[9]中介绍了他们著名的cycleGAN[10]和一系列令人印象深刻的图像到图像的翻译例子。6.文本到图像的翻译：HanZhang等人在他们2016年发表的论文[11]中展示了GANs的使用，主要是StackGAN，通过对简单物体如鸟儿和花朵的文本描述生成看起来很真实…
2016年发表论文567篇；2017年发表论文548篇；2018年发表论文561篇；2019年发表论文553篇（预测）。5.电工技术学报（TransactionsofChinaElectrotechnicalSociety），EI期刊+中文核心期刊，复合影响因子（2019）：3.863，综合影响。
生成对抗网络（GAN）的18个绝妙应用.生成对抗网络（GAN）是生成模型的一种神经网络架构。.生成模型指在现存样本的基础上，使用模型来生成新案例，比如，基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。.GAN是使用两个神经网络模型训练而成的...
来自论文朱同学在他们2017年的论文[9]中介绍了他们著名的cycleGAN[10]和一系列令人印象深刻的图像到图像的翻译例子。6.文本到图像的翻译：HanZhang等人在他们2016年发表的论文[11]中展示了GANs的使用，主要是StackGAN，通过对简单物体如鸟儿和花朵的文本描述生成看起来很真实…
2016年发表论文567篇；2017年发表论文548篇；2018年发表论文561篇；2019年发表论文553篇（预测）。5.电工技术学报（TransactionsofChinaElectrotechnicalSociety），EI期刊+中文核心期刊，复合影响因子（2019）：3.863，综合影响。
生成对抗网络（GAN）的18个绝妙应用.生成对抗网络（GAN）是生成模型的一种神经网络架构。.生成模型指在现存样本的基础上，使用模型来生成新案例，比如，基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。.GAN是使用两个神经网络模型训练而成的...
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