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摘要:生成对抗网络（Generative adversarial networks，GAN）是目前热门的生成式模型.深度卷积生成对抗网络（Deep convolutional GAN，DCGAN）在传统生成对抗网络的基础上，引入卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）进行无监督训练；条件生成对抗网络（Conditional GAN，CGAN）在GAN的基础上加上条件扩展为条件模型.结合深度卷积生成对抗网络和条件生成对抗网络的优点，建立条件深度卷积生成对抗网络模型（Conditional-DCGAN，C-DCGAN），利用卷积神经网络强大的特征提取能力，在此基础上加以条件辅助生成样本，将此结构再进行优化改进并用于图像识别中，实验结果表明，该方法能有效提高图像的识别准确率.

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《基于条件深度卷积生成对抗网络的图像识别方法》

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文件号：049914

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