【摘 要】
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生成对抗网络(GAN)是目前图像生成领域中一种新的、有效的训练生成模型方法。深度卷积生成对抗网络(DCGAN)作为GAN的一种延伸,将卷积神经网络引入到生成模型中进行无监督训练
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403266);四川省重点实验室项目(KJ201419)资助
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生成对抗网络(GAN)是目前图像生成领域中一种新的、有效的训练生成模型方法。深度卷积生成对抗网络(DCGAN)作为GAN的一种延伸,将卷积神经网络引入到生成模型中进行无监督训练。但DCGAN的线性卷积层对于下层数据块是一个广义线性模型,其抽象层次较低,生成的图像质量不高,并且在模型性能度量方面仅以主观的视觉感受来评判图像质量。针对以上问题,文中提出了一种多层感知器深度卷积生成对抗网络(MPDCGAN),采用多层感知器卷积层取代广义线性模型在输入数据上进行卷积,以捕获图像更深层次的特征,并采用定量评估方法F
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