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J-GLOBAL ID：201902215659672714   整理番号：19A1114403

生成的敵対ネットワークの比較-研究【JST・京大機械翻訳】

Comparison on Generative Adversarial Networks -A Study

著者 (3件)： Sharma Akanksha (Department of Electronics and Communication, Thapar Institute of Engineering & Technology, Patiala, Punjab, India) ,  Jindal Neeru (Department of Electronics and Communication, Thapar Institute of Engineering & Technology, Patiala, Punjab, India) ,  Thakur Abhishek (Department of Electronics and Communication, Thapar Institute of Engineering & Technology, Patiala, Punjab, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICSCCC  ページ： 391-396  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 様々な新しい深い学習モデルが考案されており,その中で,生成的な敵のネットワークは,画像合成の特性のために,過去4年間に例外的な顕著性を獲得した。Gansは,画像処理,生物医学的信号処理,リモートセンシング,ビデオ生成のような従来の領域から,音響や音楽生成のようなビート領域までの範囲にわたる多様な分野で利用されてきた。本論文において,著者らは他のネットワークとの比較に加えて,Gansの概観を提供して,同様に,一般的付加的ネットワークの種々のバージョンについても提供した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像合成 ,  リモートセンシング ,  信号処理 ,  音響 ,  画像処理 ,  音楽 ,  *ネットワーク ,  録画装置 ,  学習モデル
準シソーラス用語： 生物医学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 敵対 ,  研究