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近年來，越來越多的生成對抗網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)的各個領(lǐng)域中。條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)（ Conditional generative Adverarial Networks，cG∧N）開創(chuàng)性地將監(jiān)督學(xué)習(xí)引入到無監(jiān)督的GΔN網(wǎng)絡(luò)中，這使得GAN可以生成有標簽數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的GAN通過多次卷積運算來模擬不同區(qū)域之間的相關(guān)性，進而生成圖像，而cGAN只是對GAN的目標函數(shù)加以改進，并沒有改變其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因此cGAN生成的圖像中仍然存在長距離特征之間相關(guān)性相對較小的問題，從而導(dǎo)致cGAN生成圖像的細節(jié)不清楚。為了解決這個問題，將自注意力機制引λcGAN中，并提出了一個新的模型SA-cGAN。該模型通過將圖像中相距較遠的特征相互關(guān)聯(lián)起來生成一致的對象或場景，進而提升生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成細節(jié)的能力。將SA-cGAN在 Celeb和 MNIST手寫數(shù)據(jù)集上進行了實驗，并將其與 DCGAN，cGAN等幾種常用的生成模型進行了比較，結(jié)果證明該模型相比其他幾種模型在圖像生成領(lǐng)域有一定的進步。
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