基于GAN的天文图像生成研究

张光华; 王福豹; 段渭军

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基于GAN的天文图像生成研究

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生成对抗网络(GAN)被广泛应用于图像生成.生成恒星和星系图像对预测未知恒星和星系有着重要的意义.首次将GAN用于生成天文图像,给出了天文图像生成的GAN模型结构;设计了GAN训练的策略;为了提高GAN的稳定性,提出了改进的神经元抛弃方法,通过网格搜索法对模型中的部分高级参数进行了优化,并采用了韦氏距离对损失函数进行了改进.以斯隆数字巡天数据库(SDSS)中的恒星以及星系图像作为训练图像,采用改进方法和原始GAN分别生成了2种不同分辨率的恒星和星系图像,并进行了对比,验证了改进方法的有效性.

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来源
《西北工业大学学报》 |2019年第2期|315-322|共8页
作者
张光华; 王福豹; 段渭军;
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作者单位

西北工业大学电子信息学院;

陕西西安 710072;

西北工业大学电子信息学院;

陕西西安 710072;

西北工业大学电子信息学院;

陕西西安 710072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
生成对抗网络; 恒星和星系图像; 训练稳定; 损失函数;

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