多模式生成对抗网络
Multi-mode generative adversarial network
青岛大学 计算机科学技术学院, 山东 青岛 266071
摘要
生成对抗网络已经成为深度学习领域最热门的研究方向之一，其最大的优势在于能够以无监督的方式来拟合一个未知的分布。目前，生成对抗网络在图像生成领域大放异彩，其能够产生一些高质量的图像，但也暴露了一些弊端。在生成图像的过程中，经常会出现模式坍塌问题，从而导致生成的样本过于单一。为了解决这个问题，对生成对抗网络的模型结构和损失函数加以改进，使判别器能够从多个角度来度量生成数据的分布和真实数据的分布之间的差异，从而改善生成样本的多样性。通过在多个数据集上进行实验，结果显示，提出的模型在很大程度上缓解了模式坍塌问题。
基金项目
国家自然科学青年基金资助项目(41706198)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.10.0605
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1689-1693
文章编号: 1001-3695(2022)06-015-1689-05
发布历史
[2022-01-17] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
尹来国, 孙仁诚, 邵峰晶, 等. 多模式生成对抗网络 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1689-1693. (Yin Laiguo, Sun Rencheng, Shao Fengjing, et al. Multi-mode generative adversarial network [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1689-1693. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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