很少有用生成对抗网络（GAN）来进行DEAP的脑电情绪识别。重点是构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型。采用的是Pytorch深度学习框架。

该数据集为动漫人物头像数据集，一共有21511个动漫人物头像，供大家使用。 可以用于训练GAN,DCGAN等一系列的生成对抗神经网络的实验。具体实验方法已经更新，大家可以点击我的主页进行查看，pytorch 使用DCGAN生成动漫人物头像。 入门级实战必看的小例子，大家可以自行查看。欢迎大家进行探讨讨论，提出更优秀的训练方法。

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已经配置好了预训练模型和训练好的模型 已经配置好了下载为鸟类预处理的元数据 除了没有CUB-birds的图像数据集，其他文件都已经下载并配置好了。 AttnGAN: Fine-Grained TexttoImage Generation with Attention（带有注意的生成对抗网络细化文本到图像生成）的代码复现 下载后需要安装环境 >pip install python-dateutil > pip install easydict > pip install pandas > pip install torchfile nltk > pip install scikit-image 可能需要额外安装的环境，根据提示进行补充： > pip install torchvision

50 GAN利用NAS寻找最佳GAN：AutoGAN架构搜索方案专为GAN打造.docx

pytorch实现的各类gan结构 ACGAN CGAN DCGAN INFOGAN SGAN WGAN pytorch版本1.6

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论文“使用GAN合成真实压力ECG”的资料库 我建议您阅读本文，以更好地了解项目的想法和范围。 它们位于文件夹下。 前处理 从下载数据库 由于数据库是成组的，因此我们将根据此映射重命名每个文件夹中的每个ECG文件 组2-> 重命名g2 组3-> 重命名g3 组4-> 重命名g4 VP02 0 VP03 20 VP61 38 VP05 1个 VP06 21岁 VP62 39 VP08 2个 VP09 22 VP63 40 VP11 3 VP12 23 VP64 41 VP14 4 VP15 24 VP65 42 VP17 5 VP18 25 VP66 43 VP20 6 VP24 26 VP68 44 VP23 7 VP27 27 VP69 45 VP26 8 VP30 28岁 VP7

用深度学习生成钢琴音乐，Generate Piano Instrumental Music by Using Deep Learning,基于GAN，tensorflow 2.0。

适用于小型和高分辨率图像集的快速稳定的GAN-pytorch 该文件的正式pytorch实施“走向更快，更稳定的GAN训练，以实现高保真的少量拍摄图像合成”，可在找到该文件。 0.数据 本文中使用的数据集可以在上找到。 在对20多个数据集进行测试后，每个数据集的图像少于100个，该GAN会收敛到其中的80％。 对于该GAN可以收敛的数据集，我仍然无法总结出明显的“良好属性”模式，请随时尝试使用您自己的数据集。 1.说明 该代码的结构如下： models.py：所有模型的结构定义。 operation.py：培训过程中的辅助功能和数据加载方法。 train.py：代码的主要条目，执行此文件以训练模型，中间结果和检查点将自动定期保存到文件夹“ train_results”中。 eval.py：将图像从受过训练的生成器生成到文件夹中，该文件夹可用于计算FID分数。 基准测试：我们用