The research team trained a generative adversarial network to synthesize realistic images from noisy data.
研究チームは、問題の候補解を生成するニューラルネットワークとそれを評価して採否を決めるニューラルネットワークの2つで構成される機械学習のシステムを、ノイズの多いデータからリアルな画像を合成するために訓練した。
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