生成对抗网络的基本结构_生成对抗网络的基本原理
中国电信取得生成对抗网络的高分辨率数据重构方法及相关方法和设备...本公开提供了一种生成对抗网络的高分辨率数据重构方法及相关方法和设备，涉及通信技术领域，该方法包括：输入特征信息至判别网络的胶囊网络结构，其中所述胶囊网络结构包括主胶囊层和数字胶囊层；在所述主胶囊层中运用多尺度卷积多路径跳跃残差连接的密集块，提取所述特征信息的后面会介绍。
福州畅昕申请测试框架的对象层构建方法专利,提高测试框架的整体...方法通过双层的生成对抗网络模型分析被测系统的结构，识别被测系统的单元及其相互关系，根据被测系统架构和历史数据生成初始对象层；将初始对象层划分为可独立开发、测试和维护的功能模块；通过语言模型从被测系统的设计文档、代码注释中提取单元的语义信息将语义信息集成至等我继续说。
Transformer神经网络:GPT等AI大模型的基石Transformer模型基于自注意力机制，摒弃了传统的RNN和CNN结构，在自然语言处理任务中取得了显著的成果，一定程度上是GPT的重要基石。这篇文章里，作者就对Transformer神经网络做了解读，一起来看一下。上文介绍了生成对抗网络(GAN)的基础概念，今天我们来介绍Transformer神经说完了。
合肥君正申请一种基于深度学习的图像去噪方法专利,改善图像去噪效果包括基于对抗学习的神经网络，所述网络包括：噪声图像输入，通过生成器输出，生成假的干净图像，与真实干净图像一同输入到鉴别器；所述方法进一步包括：S1 基于Unet 网络结构基础上进行生成器的改进；对于生成器使用了密集残差块以及空间和通道注意力相结合的模块提取不同尺度的信等我继续说。
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