Autoencoder和GAN相关论文集
Autoencoder 是一种无监督学习模型，它的目标是将输入数据“压缩”成一个潜在空间中的编码，并通过解码器将编码重新映射为原始输入数据。这种结构使得Autoencoder 可以用于数据压缩、降噪、特征提取等任务。在图像生成方面，可以通过训练 Autoencoder 来学习图像数据的分布，从而生成新的图像数据。GAN 是由生成器和判别器两部分组成的对抗性网络，其中生成器负责生成伪造的数据样本，判别器则负责区分真实数据和生成数据。通过让这两个部分相互竞争和优化，GAN 能够生成逼真的新数据样本，如图像、音频等。GAN 在图像生成领域取得了许多令人印象深刻的成果，如生成艺术作品、人脸合成等。总的来说，Autoencoder 更侧重于学习数据的表示和重构，而 GAN 更侧重于生成逼真的新数据样本。它们可以相互补充，为图像生成等任务提供不同的解决方案。因此，为大家收集相关的论文集。
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