pro_gan_pytorch 包包含 ProGAN 的实现。 论文题为“渐进式增长的 GAN 以提高质量、稳定性和变化”。 链接 -> 训练示例 -> :star: [新] 预训练模型： 请找下预训练模型saved_models/在目录 :star: [新]演示： 存储库现在在samples/目录下包含一个潜在空间插值动画演示。 只需从上面提到的 drive_link 下载所有预训练的权重，并将它们放在demo.py脚本旁边的samples/目录中。 请注意，在demo.py脚本的开头有一些demo.py参数，以便您可以使用它。 该演示加载随机点的图像，然后在它们之间进行线性插值以生成平滑的动画。 你需要有一个好的 GPU（至少 GTX 1070）才能在演示中看到强大的 FPS。 然而，可以优化演示以并行生成图像（目前它是完全顺序的）。 为了在 Generator 中加载权重，该过程是 P

gan网络生成器有三层全连接层组成，判别器由lenet卷积网络构成，迭代再50次以上即可生成像样的mnist数字图片

最新GAN生成高清图片，采用改进的网络模型对生成图片进行分析生成式对抗网络 GAN (Generative adversarialnetworks) 是 Goodfellow 等[1]在 2014 年提出的一种生成式模型. GAN 在结构上受博弈论中的二人零和博弈 (即二人的利益之和为零, 一方的所得正是另一方的所失) 的启发, 系统由一个生成器和一个判别器构成.

nlpgnn 包装说明 自然语言处理领域当前正在发生巨大变化，近年来，已经提出了许多出色的模型，包括BERT，GPT等。 同时，图形神经网络作为一种精美的设计正在诸如TextGCN和Tensor-TextGCN等自然语言处理领域中不断使用。 该工具箱专用于自然语言处理，希望以最简单的方式实现模型。 关键字：NLP； 神经网络 楷模： 伯特 阿尔伯特 GPT2 TextCNN Bilstm +注意 GCN，GAN 杜松子酒 TextGCN，TextSAGE 示例（有关更多详细信息，请参见测试）： BERT-NER（中英文版） BERT-CRF-NER（中英文版） BERT-CLS

为了研究适合Ka波段AIGaN／GaN HEMT的栅结构尺寸，借助二维器件仿真软件Silvaco Atlas，在完善仿真模型的基础上研究了Γ型栅各部分对AlGaN／GaN HEMT特性的影响，包括栅长与短沟道效应的关系、栅与沟道距离对短沟道效应和饱和漏电流的影响，以及栅金属厚度对fmax，栅场板对fT、fmax和内部电场的影响。根据典型器件结构和材料参数的仿真表明，为了提高频率并减轻短沟道效应，栅长应取0.15～0.25 μm；减小栅与沟道的距离可略微改善短沟道效应，但会明显降低器件的饱和漏电流，综合考虑

DF-GAN：用于文本到图像合成的深度融合生成对抗网络 （一种新颖有效的一级文本到图像主干） 官方Pytorch实施对我们的报纸由明道，，， ，，，。 要求 python 3.6+ 火炬1.0+ 易言 恩特克 scikit图像 titan xp（在* .yaml中设置nf = 32）或V100 32GB（在* .yaml中设置nf = 64） 安装 克隆此仓库。 git clone https://github.com/tobran/DF-GAN cd DF-GAN/code/ 数据集准备 下载的预处理元数据并将其保存到data/ 下载图像数据。 将它们提取到data/birds/ 下载数据集并将图像提取到data/coco/ 预训练文本编码器 下载CUB的预训练文本编码器，并将其保存到DAMSMencoders/bird/inception/ 下载针对coco的预训练文本

用于动态生成动态系统ID轨迹的SIDE-GAN-Pytorch代码。 这是在IEEE iROS2020中发表的论文“用于动态系统识别的信息轨迹的专业生成”的随附代码。 它能够快速生成多个循环动态系统识别轨迹，如下所示： 该体系结构属于生成对抗网络（GAN）的类别，可以归纳如下： 如果您想要简短的视频说明，请访问此链接： : 信用： 如果您打算将其中任何一种用于出版物，请引用 “动力学系统识别的信息轨迹的专家生成”，M。Jegorova，J。Smith，M。Mistry和T. Hospedales，2020年IEEE / RSJ智能机器人和系统国际会议（IROS）。 机器人，模拟器，训练数据和其他特定于代码的详细信息： 运行此代码的先决条件如下： python >=3.5.3 pytorch >= 1.3.0 numpy >= 1.13.3

用tensorflow实现的基础的gan网络，用mnist数据集进行训练

Resnet 分类问题的 Matlab 代码（残差网络） 任何查询 - WhatsApp- +91 9994444414 , josemebin@gmail.com

生成压缩 TensorFlow实现，用于使用生成对抗网络来学习图像压缩。 该方法由Agustsson等开发。 等基于。 提出的想法非常有趣，并且对它们的方法进行了详细描述。 用法 代码取决于 # Clone $ git clone https://github.com/Justin-Tan/generative-compression.git $ cd generative-compression # To train, check command line arguments $ python3 train.py -h # Run $ python3 train.py -opt momen