social gan model and dataset for free to download

采用基于密度泛函理论(DFT)的广义梯度近似(GGA)的平面波超软赝势方法(PWP)分别对GaN和Cu吸附在GaN(0001)2×2表面atop、H3、T4不同位置的体系进行了几何结构优化，分别计算了GaN和Cu吸附GaN的两个体系的吸附能、能带结构和电子态密度。计算结果表明，在Cu吸附的GaN(0001)表面体系中，相比于Ga和N原子的上面位置，孤立的Cu原子最优先吸附在3倍原子层下的面心位置。Cu吸附的GaN(0001)表面体系呈现出半金属性，并且呈n型导电特征，这表明了Cu作为GaN器件电极的可行性。

埃斯甘 模型架构 增强和检测 低分辨率影像与侦测 超级解决影像与侦测 高分辨率地面真理图像和边界框 依赖关系和安装 Python 3（建议使用Anaconda） PyTorch> = 1.0 NVIDIA GPU + CUDA Python软件包： pip install -r path/to/requirement.txt 训练 python train.py -c config_GAN.json 测验 python test.py -c config_GAN.json 数据集 从此处下载数据集。 这是创建自定义图像补丁的GitHub存储库。 从此处下载预制数据集， 此脚本可与预制数据集一起使用，以创建高/低分辨率和双三次图像。 确保将注释文件（.txt）复制到HR，LR和Bic文件夹中。 编辑JSON文件 需要根据用户目录更改以下JSON文件的目录。 有关详细信息，

神经网络后处理 使用卷积神经网络进行Unity的后处理。 使用pix2pix / GAN训练的CNN模型，快速的神经样式传递您可以离线创建样式并使用自己的数据训练网络，从而制作出NNPP！ 带有pix2pix或快速样式转移的培训师 Keras模型和Unity重量说明 受过快速神经风格转换训练： 这是运行时和培训的源代码。 预训练模型在AssetStore上 如何运行： 打开场景场景并运行！ 需求 Unity 2018.2+ 支持计算着色器（DX11 +，Vulkan，Metal） 参考

压缩包内包含16篇生成对望网络GAN方面的英文论文（全是英文，不包含中文论文）。包含GAN, conditional GAN, DCGAN, WAGAN, SAGAN, 训练GAN的技巧等等，看完会对GAN有一个深入的认识。

在TensorFlow / TensorLayer中开始 BEGAN的TensorFlow / TensorLayer实现 先决条件 Python 2.7或Python 3.3+ 用法 首先，将图像下载到data/celebA ： $ python download.py celebA [202599 face images] 其次，训练GAN： $ python main.py --point "25 58" 第三，使用训练有素的生成器生成人脸： $ python generate.py --num_imgs 1000 CelebA的结果 从头到60k（每500次迭代捕获帧）。 gamma=0.5

高效蓝光GaN发光二极管和激光器

围绕 GAN 的研究 的研究 可以分为两条主线，一是 可以分为两条主线，一是 可以分为两条主线，一是 理论主线， 理论主线， 从数学理论上研究如何解决 从数学理论上研究如何解决 从数学理论上研究如何解决 GAN 的不稳定性和模式崩塌问题 的不稳定性和模式崩塌问题 的不稳定性和模式崩塌问题 ，或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 二 是应用主线， 致力于 将 GAN 应用于计算机视觉领域 应用于计算机视觉领域 应用于计算机视觉领域 、利用 GAN 进行 图像生成 （指定图像合成、 （指定图像合成、 （指定图像合成、 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 将 GAN 应用于 应用于 NLP 或其它领域 其它领域 。利用 GAN 进行 图像生 成和转换 是当前 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 GAN 在图像合成中 在图像合成中 的巨大潜力。

作者： Ivan Bongiorni ，数据科学家。 卷积递归Seq2seq GAN用于时间序列数据中缺失值的插补 描述 该项目的目标是为时间序列数据的插补实现递归卷积Seq2seq神经网络的多种配置。 提供了三种实现： 循环卷积seq2seq模型。 基于上述相同体系结构的GAN （生成对抗网络），其中训练了Imputer来欺骗试图区分真实和假（推算）时间序列的对抗网络。 一种部分对抗的模型，其中先前模型的两种损失结构都组合在一个模型中：Imputer模型必须减少真实的错误损失，同时尝试欺骗鉴别器。 模型在TensorFlow 2中实现，并在数据集中进行了训练。 档案文件 config.yaml ：用于数据预处理，培训和测试的配置参数。 管道： main_processing.py ：启动数据预处理管道。 其结果是将准备好训练的数据集以.npy（ numpy ）格式保存在/da

GAN研究 研究生研究项目，使用CycleGAN和其他生成模型探索图像到图像的翻译。