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章杉果断选择了将礼包进行分解转换~
系统:“礼包随机转换中……”
“恭喜宿主将该神秘礼包随机转换成学术成果类,恭喜宿主成功获得0级论文两篇和1级论文一篇。”
随着系统播报的结束,章杉看见手边的电脑突然出现了几个网页。
章杉随便点了一个网页,赫然就看见一篇叫做
——《FurtherapplicationoftheGenerativeAdversarialNetworks》
的论文,此时自动投稿了。
投稿的自然是AI方向。
这篇论文目前显示的是【Reviewer(s)invited】的状态。
章杉知道这篇论文已经通过了技术编辑的审查~
而且编辑已经找到了适合的同行评审员,并送出审稿邀请,正在等待审稿人的接受。
一般情况下,投稿成功后,在【Submit】的状态就会待至少两个星期左右了,直到稿件被接收。
当投稿页面状态变为【WithEditor】时,也就意味着稿件被接收了。
如果投稿的期刊没有选择编辑的要求,那论文会先到主编处,主编再分派给相应的技术编辑。
而技术编辑那,也是决定论文生死的第一关。
这个阶段,因为论文的情况不同,卡的时间也会不同。
如果技术编辑看过论文后,认为论文适合期刊,就会送交同行评审。也就是章杉论文现在的【Reviewer(s)Invited】状态。
如果实力不够或者运气不好,有可能在外审前退回作者。
这种时候,投稿页面的状态就会变成【DecisioninProcess】,而论文投稿者也会收到拒绝的通知。
当然这对于章杉来说几乎是不可能的。
而且对于一瞬间达到常人几乎好久才能达到的进度——【Reviewer(s)invited】,章杉也已经见怪不怪了~
至于这篇署名章杉的论文《FurtherapplicationoftheGenerativeAdversarialNetworks》写的是《生成式对抗网络的进一步应用》。
论文是深度学习相关的~
生成式对抗网络(以下简称GAN)是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
(注:现实生活中常常会有这样的问题:缺乏足够的先验知识,因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。
很自然地,我们希望计算机能代我们完成这些工作,或至少提供一些帮助。
根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题,称之为无监督学习。)
GAN模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(GenerativeModel)和判别模型(DiscriminativeModel)的互相博弈学习产生相当好的输出。
原始GAN理论中,并不要求G和D都是神经网络,只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。
但实用中一般均使用深度神经网络作为G和D。
一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法,否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出不理想。
论文里提出了很有见地的思想~
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