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资源分类
搜索资源列表
GAN生成对抗网络
大神介绍GAN,完美诠释作者思想。当前最火GAN的最详细介绍
所属分类:
专业指导
发布日期:2017-02-22
文件大小:1048576
提供者:
poilkj110
(CGAN)Conditional Generative Adversarial Nets
条件生成对抗网络(CGAN), tensorflow实现
所属分类:
深度学习
发布日期:2017-08-27
文件大小:3072
提供者:
flyyoung0709
GANs基础调研(二)
GAN、DCGAN、WGAN、CGAN的原理以及它们的优缺点的总结ppt。
所属分类:
深度学习
发布日期:2017-10-09
文件大小:939008
提供者:
superyr_210
BAT机器学习面试1000题系列
BAT机器学习面试1000题系列 1 前言 1 BAT机器学习面试1000题系列 2 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度? 22 2 归一化有可能提高精度 22 3 归一化的类型 23 1)线性归一化 23 2)标准差标准化 23 3)非线性归一化 23 35. 什么是熵。机器学习 ML基础 易 27 熵的引入 27 3.1 无偏原则 29 56. 什么是卷积。深度学习 DL基础 易 38 池化,简言之,即取区域平均或最大,如下图所示(图引自cs231n) 40 随机梯度下降 4
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-03-07
文件大小:10485760
提供者:
qq_38873863
基于TensorFlow的项目实例
实例包括: CNN、图像相关:包含图像分类、目标检测、人脸识别、风格迁移,同时包含GAN、cGAN、CycleGAN等和GAN相关的内容 RNN、序列相关:文本生成、序列分类、训练词嵌入、时间序列预测、机器翻译等等。 强化学习:主要复现一些基础的算法,如Q Learning、SARSA、Deep Q Learning等。
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-05-29
文件大小:159383552
提供者:
flyingzerozero
CGAN源代码
CGAN条件生成式对抗网络源代码,可以直接运行,不错的参考资料
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-06-02
文件大小:620756992
提供者:
qq_29462849
生成式对抗网络模型综述
本文介绍了GAN最初被提出时的基本思想,阐述了其一步步演化、改进的动机和基本思想以及原理,从基于模型改进的角度介绍了WGAN,WGAN-GP,LSGAN,f-GAN,LS-GAN以及GLS-GAN,EBGAN,BEGAN等GAN发展过程中较为重要的改进模型,以及从应用创新角度介绍了CGAN,InfoGAN,Pix2Pix,CycleGAN,StarGAN等较为常用或热门的GAN的应用方法。
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-08-13
文件大小:1048576
提供者:
sigai_csdn
cgan-master-cifar
基于Cifar数据集,控制对抗神经网络(cgan)的实现,生成图片
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-08-30
文件大小:9216
提供者:
noubingchuo5750
dlcv_cgan_demo_demo.py例子
官方例子,深度学习专用,机器学习专用,代码简单,一看就会(dlcv cgan demo demo)
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-01-28
文件大小:6144
提供者:
wulala789
Learning generative adversarial networks : next-generation deep learning
Chapter 1, Introduction to Deep Learning, speaks all about refreshing general concepts and terminology associated with deep learning in a simple way without too much math and equations. Also, it will show how deep learning network has evolved throug
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-10-27
文件大小:10485760
提供者:
wang1062807258
CGAN代码及数据集
压缩包中包含CGAN一篇代码及对应的minst.plk数据集。真是有效。
所属分类:
深度学习
发布日期:2019-02-20
文件大小:16777216
提供者:
qq_40271480
9.基于cGAN的pix2pix 模型与自动上色技术 python代码实现
基于深度对抗网络,建立pix2pix 模型,实现对目标对象的自动上色。python语言编写代码实现
所属分类:
Python
发布日期:2019-05-08
文件大小:12582912
提供者:
weixin_43471818
cGAN.py 利用条件GAN生成MNIST手写数字
利用条件GAN生成MNIST手写数字,相对于GAN生成的效果更好
所属分类:
深度学习
发布日期:2019-06-14
文件大小:5120
提供者:
weixin_43314180
CGAN生成MNIST手写数据
使用tensorflow2.0中的keras进行的CGAN生成MNIST手写图片的尝试,是本人一篇博客的全文代码
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-06-06
文件大小:5120
提供者:
liyihao17
Pytorch使用MNIST数据集实现CGAN和生成指定的数字方式
今天小编就为大家分享一篇Pytorch使用MNIST数据集实现CGAN和生成指定的数字方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-18
文件大小:239616
提供者:
weixin_38610682
Pytorch使用MNIST数据集实现CGAN和生成指定的数字方式
CGAN的全拼是Conditional Generative Adversarial Networks,条件生成对抗网络,在初始GAN的基础上增加了图片的相应信息。 这里用传统的卷积方式实现CGAN。 import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision import transforms from torch import opt
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-23
文件大小:245760
提供者:
weixin_38677936
CGan变形金刚-源码
CGan变形金刚 该项目的目的是实现将任何Midi文件转换为NES风格音乐的音乐风格。 此处的大多数代码均来自和 。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-03
文件大小:28311552
提供者:
weixin_42133918
cgan-face-generator:使用cGAN(pix2pix)模型从草图生成人脸-源码
使用cGAN的人脸生成器(后端) 我们提出并使用cGAN模型( )进行了实验,以从草图生成人脸。 数据是从数据集中准备的,其中包括8303张女性面部图像。 此是将模型与 Python Web框架集成的后端部分。 它提供RESTful-API请求并返回生成的图像。 披露:模型实现由junyanz用。 查看他的项目 。 我们将其用于保留研究和实施。 要求 在 3 : pip install flask 所有培训部分均在 git clone https://github.com/juny
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42110070
generative_adversarial_networks_101:生成对抗网络的Keras实现。 具有MNIST和CIFAR-10数据集的GAN,DCGAN,CGAN,CCGAN,WGAN和LSGAN模型-源码
generative_adversarial_networks_101:生成对抗网络的Keras实现。 具有MNIST和CIFAR-10数据集的GAN,DCGAN,CGAN,CCGAN,WGAN和LSGAN模型
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:3145728
提供者:
weixin_42140625
CVAE-GAN-zoos-PyTorch-Beginner:对于初学者来说,这将是VAE,GAN和CVAE-GAN的最佳起点。其中包含AE,DAE,VAE,GAN,CGAN,DCGAN,WGAN,WGAN-GP,VAE-GAN,CVAE-
CVAE-GAN-ZOOS-PyTorch-初学者 首先先感谢给小透明点赞的几个朋友。 中文讲解: 如果你是第一次接触AE自编码器和GAN生成对抗网络,那这将会是一个非常有用且效率的学习资源。所有的内容使用PyTorch编写,编写格式清晰,非常适合PyTorch新手作为学习资源。本项目的所有模型当前都是基于MNIST数据库进行图片生成。MNIST数据集是一个比较小,一个光CPU可以运行起来的小数据库。新人友好数据库。 本项目包含以下模型:AE(自编码器),DAE(降噪自编码器),VAE(变分自编
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-20
文件大小:44040192
提供者:
weixin_42113794
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