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  1. （gan神经网络生成一维数据）gan.py

  2. 用python语言，利用对抗抗神经网络（GAN神经）生成一维数据，用python语言，利用对抗抗神经网络（GAN神经）生成一维数据。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-15
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_43336305

  1. gan - 3.py

  2. 利用gan神经网络生成一维数据，代码有备注，真实数据为一个列表。利用gan神经网络生成一维数据，代码有备注，真实数据为一个列表。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-24
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_43336305

  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. gans：在PyTorch和Tensorflow中实施的生成对抗网络-源码

  2. gans：生成对抗网络 在PyTorch和Tensorflow中实现了多个生成对抗网络（GAN）。 ，以获取有关Generative Networks的介绍。 香草甘氨酸 在这个项目中发现的香草GAN是根据Goodfellow等人的原始论文《 开发的。 这些在上进行了训练，并学会了使用二维输入图像的一维矢量表示来创建手写数字图像。 训练前后，类似MNIST的生成图像。 直流电源 此存储库中的深度卷积生成对抗网络（DCGAN）是基于Radford等人的原始论文《进行而开发的。 这些都是在和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_42125770

  1. 基于半监督生成对抗网络的三维重建云工作室

  2. 由于固有的问题复杂性和计算复杂度，三维重建是计算机视觉研究和应用领域非常重要且富有挑战性的课题。目前已有的三维重建算法往往会导致重建的三维模型上存在着明显的空洞、扭曲失真或者模糊不清的部分，而基于机器学习的三维重建算法往往又只能重建简单的分离物体，并表示成三维体元形式。所以这些算法框架对于实际应用来说都还远远不够。从 2014 年起，生成对抗网络被广泛应用于半监督学习，以及产生非真实数据集的应用中。所以本文的重点是采用生产对抗网络原理，来获得高质量的三维重建效果。提出了一种新颖的半监督三维重建算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38546308