超声CT图像重建matlab代码-GAN_models:GAN_models

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超声CT图像重建matlab代码GAN_模型 GAN模型相关领域风景甘肃省循环GAN 研究兴趣精选的，详尽无遗的有关生成对抗网络（GAN）及其应用的最新出版物和资源列表。背景生成模型是可以学习创建与我们提供给他们的数据相似的数据的模型。这些模型中最有前途的方法之一是生成对抗网络（GAN），这是无监督机器学习的一个分支，由两个神经网络在零和游戏框架中相互竞争的系统实现。它们最初是由Ian Goodfellow等人介绍的。自2014年推出以来，该资料库旨在详细介绍生殖对抗网络领域的最新作品。图片取自这将是一个不断发展的存储库，我将不断对其进行更新，因此在继续之前，请确保您已对该存储库加注星标并分叉！ :link: 内容 :busts_in_silhouette: 贡献欢迎捐款！！如果您有任何建议（缺少或有新论文，缺少回购或错别字），则可以提出请求或开始讨论。 :pushpin: 开幕刊物生成对抗网络（GAN）（2014） :fire: 伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）的最新论文自我注意生成对抗网络（SAGAN）（2018） :clipboard: 论文（基于Google学术搜索引用的降序排列）序列号纸年引文 1个深度卷积生成对抗

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