生成对抗网络
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案例介绍
由于无需利用马尔科夫链反复采样，无需在学习过程中进行推断，没有复杂的变分
下界，能够避开近似计算棘手的概率难题。在理论上，GAN 能训练任何一种生成器网
络，尤其适用于图像处理方面。本作品采用心跳信号的时域图作为输入，用生成对抗网络进行去噪。
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络，尤其适用于图像处理方面。本作品采用心跳信号的时域图作为输入，用生成对抗网络进行去噪。
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由于无需利用马尔科夫链反复采样，无需在学习过程中进行推断，没有复杂的变分
下界，能够避开近似计算棘手的概率难题。在理论上，GAN 能训练任何一种生成器网
络，尤其适用于图像处理方面。本作品采用心跳信号的时域图作为输入，用生成对抗网络进行去噪。
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