机构名称：
¥ 1.0
总而言之，这项研究介绍了一种专门设计的生成对抗网络（GAN），该网络专门为使用Kannada MNIST数据集综合现实手写数字而设计。涉及生成器和歧视器的GAN的对抗训练过程会产生真实的数字。利用密集连接的层和卷积神经网络的结构证明了将随机噪声转换为有意义的数字表示方面的功效。本文强调了GAN在数据增强和机器学习任务的合成数据生成中的潜在应用。在确认提出的基础，通过高参数调整，建筑修改和扩展培训时间的进一步优化时，建议提高数字生成能力。强调采用适当评估指标的重要性，将这项研究定位为该领域未来进步的垫脚石。
基于GAN的手写数字合成-IJRPR
主要关键词
相关文件推荐
