行业分类-物理装置-一种基于双对抗网络的外观图像生成方法.zip

#4.6_GAN_生成对抗网络_(PyTorch_tutorial_神经网络_教学)

入门到实践应用的生成对抗网络GANs的文档，代码资源整合

GAN生成对抗网络汇总

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SEGAN：语音增强生成对抗网络 介绍 这是SEGAN项目的存储库。 我们的原始文件可以在找到，并且测试样本可以。 在这项工作中，采用了一种对抗性生成方法，以一种完全卷积的体系结构来进行语音增强（即从损坏的语音信号中去除噪声），如下所示： 该模型处理处于不同SNR的许多噪声条件下的原始语音波形（训练时为40，测试时为20）。 它还可以对来自混合在同一结构中的许多说话者的语音特征进行建模（无需任何身份监督），这使得生成的结构在噪声和说话者维度上具有普遍性。 所有项目都是使用TensorFlow开发的。 关于GAN的定义和部署，有两个很好的参考资料库： GAN：实施改进以更稳定的方式训练G

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“时间序列生成对抗网络（TimeGAN）”的代码库 作者：尹成ung，丹尼尔·贾瑞特，米哈埃拉·范德沙尔 参考：Jinsung Yoon，Daniel Jarrett，Mihaela van der Schaar，“时间序列生成对抗网络”，神经信息处理系统（NeurIPS），2019年。 论文链接： : 联络人： 该目录包含使用一个合成数据集和两个真实数据集生成合成时间序列数据的TimeGAN框架的实现。 正弦数据：合成 股票数据： : 能源数据： ： 要运行有关TimeGAN框架的培训和评估的管道，只需运行python3 -m main_timegan.py或在tutorial_timegan.ipynb中查看TimeGAN的jupyter-notebook教程。 注意，任何模型体系结构都可以用作生成器和鉴别器模型，例如RNN或Transformers。 代码说

GAN（生成对抗网络2014论文），包括原文和翻译

基于生成式对抗网络GAN的自动驾驶容错感知研究