抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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画像翻訳問題への汎用解として条件付き敵対的ネットワークを調べた。これらのネットワークは出力画像を入力画像からマッピングを学習だけでなく,このマッピングを訓練するために損失関数を学習する。これは非常に異なる損失定式化を必要とする伝統的問題と同じ一般的なアプローチを適用することが可能になった。は,このアプローチがラベルマップからの写真を合成し,エッジマップから物体を再構成すると,画像をcolorizing,他のタスク間に有効であることを実証した。に関連したpix2pixソフトウェアの放出百年以降のさえずりのユーザがこのシステムを用いてそれら自身の芸術的実験を示したた。地域として,長い,写像関数を手操作せず,本研究では,筆者らは筆者らの損失関数をhandengineeringなしで合理的な結果を達成することを示唆する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
