”生成对抗网络“ 的搜索结果
生成对抗网络简介 1.生成对抗网络模型主要包括两部分：生成模型和判别模型。 生成模型是指我们可以根据任务、通过模型训练由输入的数据生成文字、图像、视频等数据。 [1]比如RNN部分讲的用于生成奥巴马演讲稿的...
基于生成对抗网络的深度Q学习能耗预测算法.pdf
UGAN：用于多方向文本样式传输的统一生成对抗网络
关于生成对抗网络的第一篇论文是Generative Adversarial Networks 0 前言GAN(Generative Adversarial Nets)是用对抗方法来生成数据的一种模型。和其他机器学习模型相比，GAN引人注目的地方在于给机器学习引入了对抗...
生成对抗网络（GAN）是一种由Ian Goodfellow于2014年提出的深度学习模型。它包括两个相互竞争的神经网络：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目的是生成尽可能逼真的数据，而判别器的目标是...
基于生成对抗网络和注意力机制的双能CT图像生成，包括搭建WGAN深度学习网络，添加参数可调节的注意力模块CBAM。构建tfrecord数据集提升训练速度，把数据集划分为训练集、测试集和验证集，有效避免了数据过拟合。使用...
生成的图像
开始：边界平衡生成对抗网络 这是关于边界均衡生成对抗网络的论文的实现 。 依存关系 Python 3+ 麻木 张量流 tqdm h5py scipy（可选） 什么是边界均衡生成对抗网络？ 与标准的生成对抗网络，边界平衡生成对抗...
本文针对不同场景图像之间的转换问题, 提出了一种改进的生成对抗网络模型, 能够生成高质量的目标场景图像. 在生成目标图像过程中存在因为向下采样而丢失原图像空间位置信息的现象, 因此本文设计了一个包含跳跃连接和...
针对基于深度学习的语音信号去噪方法存在难于收敛、性能不足的问题，本文提出了基于环状生成对抗网络的深度语音信号去噪方法，设计了新型的环状生成对抗语义去噪网络。通过40余种不同噪声语音集的试验，结果表明所提...
import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt (train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=tf....
实验内容：利用GAN网络、mnist数据集生成数字图像。 实验过程：1.进行环境配置 2.首先进行数据准备，将MNIST数据集离线下载，添加至对应的路径，避免代码执行过程中重复下载。 2.对MNIST数据集进行可视化展示，便于...
生成对抗网络 一.背景 一般而言，深度学习模型可以分为判别式模型与生成式模型。由于反向传播（Back propagation, BP）、Dropout等算法的发明，判别式模型得到了迅速发展。然而，由于生成式模型建模较为困难，因此...
本演示文档包含生成对抗网络基本原理、算法分析及衍生模型，适合对生成对抗网络感兴趣的本科生和研究生学习，特别适用于交流汇报
生成对抗网络的语义不变跨域图像生成
生成对抗网络实现的集合，大部分基于python3
GAN，DCGAN，WGAN，improved-GAN 4种生成对抗网络的tensorflow实现
生成对抗网络（GAN）
标签： python
这个 repo 是 TFGAN 的非官方实现：基于时域和频域的生成对抗网络，用于使用 Pytorch 进行高保真语音合成。 tts speech-synthesis speech gan frequency-domain tfgan fidelity-speech-synthesis 在 Python 3.6 上...
摘要：这篇文章将详细介绍生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识，并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案。
pytorch 实战，使用生成对抗网络生成动漫图像。 使用的技术：分割数据集（torch.utils.data.random_split）,early_stopping 当满足一定的条件时提前结束训练。训练，测试代码完善，非常容易上手。
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