Self-attention GAN

Self-attention GAN是一种使用注意力机制的生成对抗网络（GAN）。注意力机制是一种能够计算序列中不同位置的响应的技术，通过考虑元素之间的依赖关系来提取全局特征。在GAN中，self-attention机制被用来寻找长范围的依赖关系，以更好地学习全局特征之间的关系。这种机制可以帮助GAN模型更好地学习到特定的结构和几何特征，而不仅仅是纹理特征，例如动物的四条腿。Self-attention GAN还使用了条件归一化和投影鉴别器等技术来提高生成图像的质量。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Self-attention GAN](https://blog.csdn.net/xuyingfashi/article/details/105438054)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Self-Attention GAN 中的 self-attention 机制](https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/88265560)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]