1直接运行代码能够获得纯纳什均衡、强纳什均衡、帕累托最优。 2每一行代码均有中文注释。 3以二维平面图的形式绘制博弈空间。 4以猎鹿博弈为例，在代码中详细解释计算过程。

-在过去几年中，由于计算机视觉和深度学习方面的各种研究取得了进展，道路缺陷检测的性能得到了显著提高。尽管大规模且注释良好的数据集在一定程度上提高了检测道路缺陷的性能，但在实践中，推导一个能够可靠地适用于各种道路条件的模型仍然是一个挑战，因为考虑到各种道路条件和缺陷模式，构建一个数据集是很困难的。为此，我们提出了一种无监督的检测道路缺陷的方法，即使用Adver  sarial图像到频率变换（AIFT）。AIFT采用无监督方式和对抗式学习来推导缺陷检测模型，因此AIFT不需要对道路缺陷进行注释。我们使用GAPs384数据集、Cracktree200数据集、CRACK500数据集和CFD数据集评估了AIFT的效率。实验结果表明，该方法能够检测各种道路检测，其性能优于现有的先进方法。在本文中，我们提出了一种基于对抗性图像-频率变换的无监督道路缺陷检测方法。实验结果表明，该方法在训练过程中不需要对道路缺陷进行明确的标注，就能检测出各种道路缺陷模式，并且在大多数道路缺陷检测实验中，其性能优于现有的最新方法。

将迁移学习和GAN生成对抗网络结合的一篇论述。

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生成对抗神经网络matlab代码表征签名验证的对抗性示例 该存储库包含用于评估对基于 CNN 和基于 LBP 的模型的攻击的代码 [1]，以及用于评估 CNN 训练的两种防御机制（Madry 防御 [2] 和 Ensemble 对抗性训练 [3]）的脚本。 [1] Hafemann、Luiz G.、Robert Sabourin 和 Luiz S. Oliveira。 “表征和评估离线手写签名验证的对抗性示例”（） [2] Madry, A.、Makelov, A.、Schmidt, L.、Tsipras, D. 和 Vladu, A.，2017 年。走向能够抵抗对抗性攻击的深度学习模型。 [3] Tramèr, F.、Kurakin, A.、Papernot, N.、Goodfellow, I.、Boneh, D. 和 McDaniel, P.，2017 年。整体对抗训练：攻击和防御。 安装 首先安装包如下： pip install git+https://github.com/luizgh/sigver.git --process-dependency-links 下载（或克隆）此

深度学习-对抗生成网络实战(GAN)课程，全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。提供课程所需全部数据，代码，PPT。 第1章 对抗生成网络架构原理与实战解析 第2章 基于CycleGan开源项目实战图像合成 第3章 stargan论文架构解析 第4章 stargan项目实战及其源码解读 第5章 基于starganvc2的变声器论文原理解读 第6章 starganvc2变声器项目实战及其源码解读 第7章 图像超分辨率重构实战 第8章 基于GAN的图像补全实战 第9章 基础补充-PyTorch卷积模型实例

模仿学习就是希望机器能够通过观察模仿专家的行为来进行学习。OpenAI，DeepMind，Google Brain目前都在向这方面发展。

非常适合雷达对抗着学，希望能帮助到广大雷达对抗专业爱好者。这里面详细讲述了雷达电子战系统建模过程，及相关公式推导。

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GJB 5394-2005 电子对抗装备电源设备通用要求：本标准规定了通用电子对抗装备电源设备的分类、基本要求和电站、稳压电源、蓄电池及不间断电源的要求。