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  1. gan对抗神经网络

  2. gan对抗神经网络
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-03-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_19819433
  1. Adversarial Autoencoders

  2. 这是一篇关于对抗神经网络和自动编码器的论文,分享一下
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-17
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:u013702040
  1. GAN对抗神经网络简介

  2. GAN对抗神经网络简介,本文主要是对Generative Adversarial Networks的讲解。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-10-10
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:qq_23023949
  1. 生成式对抗神经网络

  2. 基于TensorFlow的生成式对抗神经网络实例,实际复现过,保证可以使用,入门经典代码
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2019-03-20
    • 文件大小:39845888
    • 提供者:shidafuwen
  1. Python-各种对抗神经网络GAN大合集

  2. 各种对抗神经网络(GAN)大合集
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-11
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:weixin_39841365
  1. 基于深度卷积对抗神经网络的多状态自适应+人脸识别方法.pdf

  2. 基于深度卷积对抗神经网络的多状态自适应+人脸识别方法.pdf
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-05-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:anitachiu_2
  1. 基于卷积神经网络的雷达目标航迹识别研究_樊玉琦.pdf

  2. 构建基于神经网络的深度学习模型,实现对雷达对抗中的目标航迹的识别与检测。所提出的算法能够很好地实现目标航迹的检测与识别
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-07
    • 文件大小:1046528
    • 提供者:weixin_43517098
  1. 基于多模态神经网络及规则算法的智能作曲研究.pdf

  2. GAN 和 VAE 结合深度学习网络进行基于音乐理论规则的智能音乐生成ꎬ探索智能生成音乐的算 法ꎮ 与传统的算法作曲不同ꎬ不需要手动的添加复杂的规则ꎬ而是通过训练初始音乐集、对乐曲集进行评估筛选ꎬ 最后通过 RVAE - GAN 神经网络生成音乐ꎮ 通过适应度函数计算乐曲一系列特征的加权和ꎬ如音高和节奏的分 布ꎬ也可以计算与特定乐曲集之间的距离等一系列乐理理论规则ꎮ 在此基础上ꎬ采用半监督算法形成和弦结构模 型ꎬ结合乐曲的特征提取ꎬ研究并提出基于 GAN 对抗生成网络和 VAE 网络结合
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-04-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:redtank2000
  1. 对抗神经网络的机器学习不确定性

  2. 机器学习是一种强大的工具,可以揭示和利用多维参数空间中的相关性。 从这种相关性进行预测是一项非常艰巨的任务,特别是当尚未完全理解理论模型的基本动力学细节时。 使用对抗网络,我们可以在训练过程中包括系统和理论不确定性的先验来源。 这为在逐个事件的基础上实现更可靠的事件分类铺平了道路,并为执行粒子物理数据的参数拟合提供了新颖的方法。 我们在一个示例中明确考虑了希格斯玻色子生产与喷头的有效场论扩展,明确证明了该方法的优势。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-26
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38748382
  1. 近期必读的6篇AI顶会WWW 2020【图神经网络(GNN)】相关论文.zip

  2. 近期,随着WWW 2020会议的临近,有很多paper放出来,我们提前整理了会议上图神经网络(GNN)比较有意思的的论文—TaxoExpan,结构深度聚类网络、MetapathGNN、对抗样本、图域自适应。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-02-19
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:syp_net
  1. 生成对抗式神经网络-深度学习练手.rar

  2. 基于pytroch的深度学习练手应用,主要内容是应用生成对抗式神经网络自动生成动漫人物头像,以达到以假乱真的效果。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-22
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:qq_45351217
  1. 图神经网络对抗攻击与防御

  2. 图神经网络对抗攻击与防御PPT,分享了Nettack和GNNGUARD
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_49393427
  1. mnist生成对抗神经网络的代码

  2. 更新了60轮并去掉判别器是否可训练的代码
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:27262976
    • 提供者:zhoutianzi12
  1. pcl-adversarial-defense:在ICCV 2019中通过限制深度神经网络的隐藏空间进行对抗性防御-源码

  2. 通过限制深层神经网络(ICCV'19)的隐藏空间进行对抗性防御 该存储库是ICCV'19论文《的PyTorch实施,它。 为了对抗对抗性攻击,我们提出了原型一致性损失,以按类别区分深度网络的中间特征。 从图中可以看出,存在这样的对抗样本的主要原因是潜在特征空间中学习特征的紧密接近。 我们提供了用于重现论文结果的脚本。 克隆存储库 将此存储库克隆到所需的任何位置。 git clone https://github.com/aamir-mustafa/pcl-adversarial-defe
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:45088768
    • 提供者:weixin_42133753
  1. RelEx:建立不可靠的神经网络的可靠解释-源码

  2. RelEx 该存储库是CVPR 2021(海报)的“构建不可靠的神经网络的可靠解释:模型解释的本地平滑观点”的实现。 RelEx Paper: arXiv链接将在这里。 用法 请注意以下可用的方法。 对抗法 方法 未定位,PGD 有针对性,结构化 有针对性,非结构化 状态 :check_mark_button: :check_mark_button: :construction: 显着性方法 方法 我们的RelEx 实时显着性 研究生院 DeepLIFT 平滑渐变 积分梯
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:90177536
    • 提供者:weixin_42123237
  1. GAN对抗神经网络.pdf

  2. 对抗神经网络论文
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:QqQ353
  1. 对抗基于深度神经网络的隐写分析的对抗示例

  2. 对抗基于深度神经网络的隐写分析的对抗示例
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38663007
  1. scnym:用于单细胞转录组学数据分类的半监督对抗神经网络-源码

  2. scNym-用于单细胞分类的半监督对抗神经网络 scNym是一个神经网络模型,用于根据单细胞分析数据(例如scRNA-seq)预测细胞类型,并从这些模型中得出细胞类型表示形式。 尽管细胞类型分类是主要的用例,但是这些模型可以将单个细胞概况映射到任意输出类别(例如实验条件)。 我们已经在Genome Research的最新论文中详细描述了scNym 。 如果您发现此工具有用,请引用我们的工作。 我们也有一个研究网站,介绍scNym简报- 用于单细胞分类的半监督对抗神经网络。 雅各布·金梅尔
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-27
    • 文件大小:589824
    • 提供者:weixin_42176612
  1. 如何让神经网络把熊猫识别为秃鹫

  2. 本文作者基于论文阅读及实测,以尝试欺骗神经网络的方式,从工具安装到模型训练,逐步解析神经网络及其背后的数学原理。文章还提供了演示代码下载。当我打开GooglePhotos并从我的照片中搜索“skyline”时,它找到了我在八月拍摄的这张纽约地平线的照片,而我之前并未对它做过任何标记。当我搜索‘cathedral’,Google的神经网络会找到我曾看到的大教堂和教堂。这似乎很神奇。当然,神经网络并不神奇,一点都不!最近我阅读了一篇论文,“ExplainingandHarnessingAdversa
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:632832
    • 提供者:weixin_38499732
  1. 基于对抗生成网络的身份保持人脸老化

  2. 基于从一张给定年龄的人脸输入图片准确预测出该人老龄化后的人脸图片,并且保持身份的目的,采用了基于条件对抗神经网络的无监督跨领域框架,然后将此框架应用到人脸身份保持的老龄化的任务中的方法。所采用的对抗神经网络通过预训练的人脸识别网络提取源图片的特征,然后将目标年龄信息附加在嵌入式特征空间里,并且送往生成器,随之施加了身份保持的约束。所提出的算法在生成CACD人脸数据集的老化人脸生成实验上产生了高质量,并且保持住身份信息的人脸图片,同时,在人脸跨年龄分类任务上取得了2.64%的识别率增益,进而验证了
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-28
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38612909
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