徐芳
- 作品数：4 被引量：2H指数：1
- 供职机构：西南石油大学理学院更多>>
- 发文基金：四川省自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>
- 浅谈以培养“应用型人才”为目标的高等数学教学改革被引量：2
- 2016年
- 该文探讨以培养应用型人才为目标的高等数学教学改革,从教学内容和教学方法两个方面提出了建议和措施。结合时代发展的特点,将高等数学与具体的专业相结合,注重应用背景问题的添加和课后习题的训练,出版专业化的教材,使得学生能够建立更加全面的知识网体系;其次利用信息网络资源,整合教与学理念,给学生提供更多平台学习知识。
- 刘玲伶丁可伟徐芳
- 关键词：应用型人才培养高等数学教学改革多媒体教学
- 极限集中关于无切线段的分析
- 2018年
- 通过对自治系统轨线极限集和自治系统无切线段的分析,得到轨线与该轨线极限集中点的关系。为了寻找轨线与此极限集中任意点的关系,首先根据极限集具体情况(极限集中是否只有奇点),将所研究问题划分为两种情况进行讨论。根据轨线是否经过该轨线极限集,找到在每一种情况下轨线或者属于极限集或者无限趋近于极限集中的点。对轨线极限集含有常点的轨线而言,经过该轨线极限集任意常点,必然存在自治系统一条无切线段或者与该轨线有可列个交点或者轨线经过极限集的常点。
- 陈成徐芳石丽莉
- 关键词：自治系统轨线极限集
- 基于空间注意力机制的快速生成对抗网络
- 2023年
- 针对实际应用中数据量不足导致的图像生成质量低下以及模型收敛缓慢的问题,提出了一种基于注意力机制的快速生成对抗网络模型。模型引入简化的注意力机制模块后能够获取图像的全局信息。模型由带有注意力机制的残差模块配合跳层连接机制为主。同时,对抗学习使得模型生成的图像更加逼真。为了加快收敛速度,元数据作为模型的输入为模型提供基本图像的基本信息。实验结果表明,对比现有的模型,该模型在小数据集上不仅收敛速度更快,成像也更加逼真。在数据量足够的数据集上对比现有的模,能够生成质量非常接近的图像,并且大大缩短了收敛的时间,减少了占用的内存。
- 吴天宝徐芳
- 关键词：图像生成卷积神经网络
- 基于梯度范数差值的一种正则化方法
- 2023年
- 生成对抗网络(GANs)在学习从给定数据集指定的分布中采样方面非常成功,特别是给定数据集的数据量远大于其维度时。当数据有限时,经典的生成对抗网络生成的图像的质量会有显著降低,而输出正则化、数据增强、使用预训练模型和修剪等策略已被证明可以改善这种情况。然而这些方法常受限于特定的设置,例如预训练模型受限于数据的类型等。相比之下,本文提出的正则化方法通过优化鉴别器在真实图像与生成样本的梯度范数之间的差值来增强现有的生成对抗网络,并且具有很强的兼容性,适用于大多数现有的生成对抗网络。在数据有限的情况下显著的改善了训练成果。
- 吴天宝徐芳张云轩
- 关键词：图像生成正则化
