generative-adversarial-network

本文提出一个模型引导的框架，利用AI发现和生成面部情绪刺激，最大化自闭症与神经典型个体之间的感知差异，并证明群体差异集中在少数表情上。

提出了CAGI，一个将聚类与生成对抗网络相结合的框架，通过利用潜在子组结构改进缺失数据插补，在基准数据集上取得了优越性能。