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摘要摘要人类预测在不久的将来将会发生的事情的能力有助于对如何在这种情况下做出反应做出明智的决定。在本文中，我们开发了多个深神经网络模型，打算以先前的帧以序列生成下一帧。近年来，生成的对抗网络（GAN）在图像生成领域显示出令人鼓舞的结果。因此，在本文中，我们旨在创建和比较两个生成的对抗模型，通过将gan与卷积神经网络，长期短期内存网络和卷积LSTM网络相结合，为将来的框架预测创建。基于最先进的方式，我们试图在视觉和数值上改善模型的结果。通过比较我们的两个模型的输出，然后将它们与以前开发的模型进行比较，并为此目的提供了将来的研究范围，从而总结了本文。这项工作中提出的两个模型都基于未来框架预测的某些方面表现良好。本文中介绍的结果在未来预测领域至关重要，在机器人技术，自动驾驶和自主剂开发等领域中。
使用生成对抗网络的未来框架预测
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