基于BP神经网络和概率神经网络的水稻图像氮素营养诊断.pdf

在别人做一输入一输出的基础上实现两输入一输出，应该可以任意改变输入数。原代码实现的y=x1²+x2²函数的拟合。

资源内容为GAN对抗神经网络的各种常用变体。 项目源自Github：https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN 如果没有积分或者打不开的朋友可以联系邮箱：1454196320@qq.com 具体内容包括： 1.GAN(经典) 2.半监督生成对抗网络(SGAN) 3.边界搜索生成对抗网络(BGAN) 4.对偶生成对抗网络（DualGAN) 5.辅助分类-生成对抗网络（Auxiliary Classifier GAN） 6.基于上下文的半监督生成对抗网络(CC-GAN) 7.耦合生成对抗网络(CoGAN) 8.深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 9.双向生成对抗网络(BiGAN) 10.信息最大化的生成对抗网络（InfoGAN） 11.最小均方误差的生成对抗网络(LSGAN) 12.Wasserstein GAN

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里面是我自己的强化学习笔记。参考自刘建平老师的强化学习博客，再加上自己的理解，通俗易懂。里面包含了强化学习model-free的经典论文（Q-learning、SARSA、TD(lambda)、DQN、DDQN、prioritized replay DQN、Dueling DQN、policy gradient、AC、A2C、A3C、DDPG、TD3、TRPO、PPO），能帮助你快速入门强化学习。除了有算法的公式，还有我自己的理解，以及要理解算法所需要的一些基础知识，算法的流程图，都写在了里面，绝对生动形象，通俗易懂。