注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. Deep-Learning-with-Keras-Antonio Gulli

  2. 本书首先介绍监督学习算法，如简单线性回归，经典多层感知器和更复杂的深度卷积网络。您还将探索识别手写数字图像的图像处理，将图像分类到不同类别以及使用相关图像注释进行高级对象识别。还提供了识别面部检测的显着点的示例。接下来，您将介绍Recurrent Networks，它们针对处理序列数据（如文本，音频或时间序列）进行了优化。接下来，您将了解无监督学习算法，如Autoencoders和非常流行的Generative Adversarial Networks（GAN）。您还将探索非传统的神经网络作为

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-12-28
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：rgs2008

  1. 基于半监督式文本分类的对抗训练方法

  2. 基于半监督式文本分类的对抗训练方法，对抗生成模型相关论文

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-06
    • 文件大小：231424
    • 提供者：ollycheng

  1. AI 顶级国际会议 IJCAI 斯坦福大学PH.D Aditya Grover报告深度生成模型Deep Generative Model

  2. 生成模型是图模型与概率编程语言中概率推理的核心范例，最近由于神经网络在参数化方面的改进、以及基于梯度随机优化方面的进展，使得可以对高维数据进行跨模态建模。 本教程的前半部分，将全面介绍深度生成模型，包括生成对抗网络、变分自编码器以及自回归模型。对于每一个模型，我们都将深入探讨各自的概率公式、学习算法、以及与其他模型的关系。后半部分将演示一组具有代表性的推理任务，展示深度生成网络在其中的应用。最后，我们将讨论堂前领域面临的挑战，并展望未来的研究方向。 目录 第一部分： 生成模型的动机，以及与判别

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-25
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：wen_fei

  1. 交通标志数据集（分类和GAN）.zip

  2. 交通标志数据集，包括62中不同类别的交通标志图片数据，已经分好了训练集和测试集，我常常用来跑分类和GAN的demo。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：199229440
    • 提供者：qq_40784418

  1. 34种不同类型的GAN网络

  2. 34种GAN网络，可以满足平时对GAN网络的学习和理解

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-16
    • 文件大小：46137344
    • 提供者：qq_31962883

  1. 传感技术中的应用GaN技术克服无线基础设施容量挑战

  2. 近年来，全球智能手机快速普及，LTE网络已被陆续商用，受此影响，全球移动数据的使用继续飙升。据GSA移动行业分类数据显示，截至2015年3月，全球LTE用户数量比上一年猛增151%，达到6.35亿。这一增长势头将持续下去，到2020年，LTE用户数将达25亿。　　移动网络运营商面临着诸多挑战，一方面要快速扩容以支持增量用户，另一方面则要尽量减少网络中断并降低成本。长期而言，5G网络有望大幅提升容量和数据速率。但是，5G技术规格仍然处于定义阶段，至少5年内不可能部署。另外，5G可能涉及网络架构的大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：117760
    • 提供者：weixin_38732454

  1. LED外延芯片工艺流程及晶片分类

  2. 近十几年来，为了开发蓝色高亮度发光二极管，世界各地相关研究的人员无不全力投入。而商业化的产品如蓝光及绿光发光二级管LED 及激光二级管LD 的应用无不说明了III-V 族元素所蕴藏的潜能。     在目前商品化LED 之材料及其外延技术中，红色及绿色发光二极管之外延技术大多为液相外延成长法为主，而黄色、橙色发光二极管目前仍以气相外延成长法成长磷砷化镓GaAsP 材料为主。     一般来说，GaN 的成长须要很高的温度来打断NH3 之N-H 的键解，另外一方面由动力学仿真也得知NH3 和MO

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_38647517

  1. 元器件应用中的光电二极管的封装结构分类

  2. 本文介绍了发光二极管的多种形式封装结构及技术，并指出了其应用前景。 1 引言　　LED是一类可直接将电能转化为可见光和辐射能的发光器件，具有工作电压低，耗电量小，发光效率高，发光响应时间极短，光色纯，结构牢固，抗冲击，耐振动，性能稳定可靠，重量轻，体积小，成本低等一系列特性，发展突飞猛进，现已能批量生产整个可见光谱段各种颜色的高亮度、高性能产品。国产红、绿、橙、黄的LED产量约占世界总量的12％，“十五”期间的产业目标是达到年产300亿只的能力，实现超高亮度AiGslnP的L

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-18
    • 文件大小：114688
    • 提供者：weixin_38653155

  1. 【GAN优化】最早被用于评价GAN模型的定量指标Inception Score是什么

  2. 最近一部分的内容将会比较容易，将和大家一起讨论GAN的评价指标，也没有太难以理解的东西，希望大家踊跃讨论，欢迎留言。 作者&编辑 | 小米粥 编辑 | 言有三 在判别模型中，训练完成的模型要在测试集上进行测试，然后使用一个可以量化的指标来表明模型训练的好坏，例如最简单的，使用分类准确率评价分类模型的性能，使用均方误差评价回归模型的性能。同样在生成模型上也需要一个评价指标来量化GAN的生成效果。 1.质量与多样性 以生成图像的GAN为例，评价指标首先要评价GAN生成图像的质量好坏，但是图像质量是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：545792
    • 提供者：weixin_38547882

  1. awesome-gans-and-deepfakes:GAN和Deepfake论文和资料库的精选清单-源码

  2. 很棒的GANS和Deepfake GAN和Deepfake论文和存储库的精选列表。 :check_mark:表示可以执行。 甘肃省 Tl; dr GAN包含两个相互竞争的神经网络，这些神经网络迭代地生成具有与训练集相同的统计量的新数据。 无条件GAN :check_mark:香草香草：生成对抗网络， ， :check_mark: DCGAN：深度卷积生成对抗网络的无监督表示学习， ， :check_mark: WGAN：Wasserstein GAN， ， :check_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42132598

  1. iPro-GAN:项目iPro-GAN的python代码-源码

  2. ＃iPro-GAN：基于生成对抗学习方法的新型模型，用于识别启动子及其强度 #Descr iption iPro-GAN的Python代码：一种基于生成式对抗学习方法的新颖模型，用于识别启动子及其强度，可实现一维特征分类。 ＃提示：U必须运行MSA.m才能获取要素数据。 #Date创建于2020年12月12日星期六15:07:26＃ author：西电博巍（Bowei Wang）＃版本：Ultimate 用法 Tensorflow的愿景是1.8.0，我们使用python 3.6.7来实现我们的代

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42126274

  1. GAN-based-data-augmentation-for-improved-hate-speech-detection:SeqGAN数据扩充-源码

  2. 基于GAN的数据增强，可改善仇恨语音检测 SeqGAN数据增强用于改善仇恨语音检测，我们将SMOTE过采样方法用作基准。 我们还使用了四个训练有素的分类器-SVM，LSTM，BERT，Logistic回归。 要求 Tensorflow 1.15.0 Python 3.7 分类模型 如果要使用分类模型，请直接单击分类模型文件夹，在其中您将看到两个.ipynb文件，其中包含所有4个分类模型。 模型中使用的csv格式的训练集，测试集和验证集可以在数据集文件夹中看到。 SMOTE过采样 如果要实现SM

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42159267

  1. 手写数字生成：PyTorch实现-使用MNIST数据集的GAN模型识别手写数字-源码

  2. 手写数字生成 PyTorch实现-使用MNIST数据集的GAN模型生成/识别手写数字 项目目标 目标是使用在MNIST数据集上训练的生成对抗网络（GAN）生成新的手写数字。 GAN（生成对抗网络） GAN最早是在2014年由Ian Goodfellow和Yoshua Bengio实验室的其他人报道的。 从那时起，GAN爆炸式增长。 GAN的思想是使用两个网络相互竞争，即生成器G和鉴别器D。 生成器使“伪”数据传递到鉴别器。 鉴别器还可以看到真实的训练数据，并预测接收到的数据是真实的还是伪造的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42164931

  1. PyTorch-GAN：生成对抗网络的PyTorch实现-源码

  2. 该存储库已过时，因为很遗憾，我没有时间去维护它。 如果您想作为合作者继续开发它，请给我发送电子邮件至 。 PyTorch-GAN 研究论文中介绍了生成对抗网络的PyTorch实施的集合。 模型体系结构不会总是反映论文中提出的那些，但是我选择专注于覆盖核心思想，而不是正确地配置每个层。 我们非常欢迎GAN做出的贡献和建议。 另请参阅： 目录 安装 $ git clone https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN $ cd PyTorch-G

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：weixin_42136791

  1. 基于双通道GAN的高光谱图像分类算法

  2. 高光谱图像分类问题是高光谱遥感图像处理问题中的研究基础,它的主要目的是根据高光谱遥感图像中的光谱信息和空间信息将图像中的每个像元划分为不同的地物类别[1]。高光谱图像分类技术被广泛应用于环境监测、矿产勘探、军事目标识别等领域,然而高光谱图像的高维特性、波段间的高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临着巨大的挑战。因此,高光谱图像分类问题越来越受到学者们的广泛关注[2-4]。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_38718262

  1. Keras-GAN：生成对抗网络的Keras实现-源码

  2. 该存储库已过时，因为不幸的是我没有时间去维护它。 如果您想作为合作者继续开发它，请给我发送电子邮件至 。 凯拉斯甘 研究论文中提出了生成对抗网络（GAN）的Keras实现的集合。 在某些情况下，这些模型是本文最终描述的模型的简化版本，但是我选择专注于覆盖核心思想，而不是正确配置每个层。 非常欢迎GAN实施的贡献和建议。 另请参阅： 目录 安装 $ git clone https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN $ cd Keras-GAN/ $

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：88064
    • 提供者：weixin_42130862

  1. Pytorch-Project-Template：PyTorch项目的可扩展模板，其中包括图像分割，对象分类，GAN和强化学习的示例-源码

  2. PyTorch项目模板由以下工具赞助； 请通过查看并注册免费试用来帮助支持我们 PyTorch项目模板 聪明地实施PyTorch项目。 PyTorch项目的可扩展模板，包括图像分割，对象分类，GAN和强化学习中的示例。 考虑到深度学习项目的性质，我们没有机会考虑项目结构或代码模块化。 在处理了不同的深度学习项目并面对文件组织和代码重复的问题之后，我们提出了一个模块化项目结构来容纳任何PyTorch项目。 我们还想为社区提供各种PyTorch模型的基础。 这是和之间的联合工作 目录： 为什么

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：140288
    • 提供者：weixin_42110533

  1. AI分类：用于早期检测COVID-19的开源人工智能。 包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）-源码

  2. 彼得·莫斯（Peter Moss）COVID-19 AI研究项目 COVID-19 AI分类 目录 介绍 彼得·莫斯（ Peter Moss）的COVID-19 AI研究计划AI分类存储库是我们团队创建的用于COVID-19检测/早期检测的开源人工智能的集合。 该存储库中的项目着重于使用AI通过计算机视觉（包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN））对COVID-19进行分类。 免责声明 这些项目应仅用于研究目的。 这些项目的目的是展示人工智能在医疗支持系统（如诊断系统）中的潜力。 尽

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：400556032
    • 提供者：weixin_42122878

  1. LED外延芯片工艺流程及晶片分类

  2. 近十几年来，为了开发蓝色高亮度发光二极管，世界各地相关研究的人员无不全力投入。而商业化的产品如蓝光及绿光发光二级管LED 及激光二级管LD 的应用无不说明了III-V 族元素所蕴藏的潜能。     在目前商品化LED 之材料及其外延技术中，红色及绿色发光二极管之外延技术大多为液相外延成长法为主，而黄色、橙色发光二极管目前仍以气相外延成长法成长磷砷化镓GaAsP 材料为主。     一般来说，GaN 的成长须要很高的温度来打断NH3 之N-H 的键解，另外一方面由动力学仿真也得知NH3 和MO

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：92160
    • 提供者：weixin_38632046

  1. 差分隐私GAN梯度裁剪阈值的自适应选取方法

  2. 提出自适应选取差分隐私 GAN 梯度裁剪阈值的方法。该方法假设可以接触到与隐私数据同分布的小部分公开数据，通过从公开数据中随机选取一批数据，设置裁剪阈值为这批数据的平均梯度范数，迭代上述操作直到网络聚合。在 Mnist 和 Cifar10 数据集上对所提方法进行了实验验证，结果表明，在合理隐私预算下与差分隐私辅助分类GAN相比，卷积神经网络（CNN）分类器准确率提高1%~4%，而评估分数（inception scores）提升0.6~1.2。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：798720
    • 提供者：weixin_38569722
« 12 3 4 »