生成的敵対的ネットワークは、生物医学イメージングに革命を起こす可能性のある一種の深い生成モデルです。これは、GANには、入力トレーニング画像を完全に記述する未知の高次元分布の低次元表現から全画像変量を

arxiv_reader のブックマーク 2021/11/25 12:55

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4711654678215314114/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.12577v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.12577v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2111.12577v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">高次空間コンテキストの再現を評価することによる画像の深い生成モデルの評価方法</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GAN">GAN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">生成的敵対的ネットワークは、生物医学イメージングに革命を起こす可能性のある一種の深い生成モデルです。これは、GANには、入力トレーニング画像を完全に記述する未知の高次元分布の低次元表現から全画像変量を</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211125#bookmark-4711654678215314114"><span class="datetime-body">2021/11/25 12:55</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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