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在协同进化半监督学习GAN中生成多个子代
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的协同精英半监督学习生成对抗网络（CE-SSLGAN），克服了现有方法的局限性。实验结果表明，该方法在多个数据集上优于传统技术。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的协同精英半监督学习生成对抗网络（CE-SSLGAN）。
- CE-SSLGAN克服了现有协同进化半监督学习生成对抗网络（SSL-GAN）的局限性，尤其是每代仅生成一个个体的问题。
- 该方法采用泛米克种群、精英替代策略以及生成多个子代来提升性能。
- 实验结果表明，CE-SSLGAN在三个标准基准数据集上优于传统SSL-GAN。
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