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专利名称：生成式对抗神经网络的逐步修改专利类型：发明专利
发明人：泰罗·塔帕尼·卡拉斯,T·O·艾拉,萨穆利·马蒂亚斯·莱
内,J·T·莱赫蒂宁
申请号：CN2018112427.6申请日：20181024公开号：CN110059793A公开日：20190726
摘要：本发明公开了生成式对抗神经网络(GAN)的逐步修改。具体地，GAN通过展示许多示例来学习特定任务。在一种情景中，可以训练GAN以生成包括特定对象(例如人脸、自行车等)的新图像。当针对该任务训练GAN时，GAN的拓扑被修改，而不是训练具有预定特征拓扑和特征之间的互连的复杂GAN以学习任务。GAN的拓扑在开始时可以是简单的并且随着在训练期间GAN学习而变得更加复杂，最终演变为匹配复杂GAN的预定拓扑。在开始时，GAN学习任务的大规模细节(自行车有两个轮子)，然后，随着GAN变得更加复杂，学习更小的细节(轮子有轮辐)。
申请人：辉达公司
地址：美国加利福尼亚州
国籍：US
代理机构：北京市磐华律师事务所
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