基于条件的边界平衡生成对抗网络
Conditional boundary equilibrium generative adversarial network
贵州大学 计算机科学与技术学院, 贵州 550000
摘要
目前没有能够使用简单网络结构生成高质量特定图像的生成模型,针对这一项任务,结合边界平衡生成对抗网络(boundary equilibrium generative adversarial network,BEGAN)的优点,添加附加条件特征以及均方误差损失,建立了条件边界平衡生成对抗网络(conditional-BEGAN,C-BEGAN),使用这种方法提取其中的生成模型用于特定图像的生成,实验结果表明,该方法相比于其他监督类生成模型可以使用更简单的网络达到更快的收敛速度,并且能够生成具有更好质量以及多样性的图片。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61562009)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0842
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 1514-1517,1535
文章编号: 1001-3695(2020)05-047-1514-04
发布历史
[2020-05-05] 印刷出版
引用本文
王硕诚, 苟刚, 葛梦园. 基于条件的边界平衡生成对抗网络 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1514-1517,1535. (Wang Shuocheng, Gou Gang, Ge Mengyuan. Conditional boundary equilibrium generative adversarial network [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1514-1517,1535. )
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
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