matlab代码abs
GAN_Principle
GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，本文旨在浅显理解传统GAN，分享学习心得。现有GAN网络大多数代码实现使用Python、torch等语言，这里，后面用matlab搭建一个简单的GAN网络，便于理解GAN原理。
GAN的鼻祖之作是2014年NIPS一篇文章：Generative
Adversarial
Net（,
可以细细品味。
分享一个目前各类GAN的一个论文整理集合
再分享一个目前各类GAN的一个代码整理集合
2021-10-23 13:12:33
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我们研究了在不同的反向偏置值下，pin型和独立吸收与倍增（SAM）型GaN雪崩光电二极管中电场的分布。 我们还分析了每一层参数（包括宽度和浓度）对电场分布（尤其是击穿电压）的影响。 发现较高的p-GaN浓度（高于1x10（18）cm（-3））和较低的i-GaN载流子浓度（低于5x10（16）cm（-3））有助于限制电场并降低击穿电压。 在SAM（PININ）结构，合适的选择应为浓度与中间的n-GaN层的厚度，以恶化为销结构降低击穿电压和防止设备制成。 最后，提出了各层材料的优化参数。
2021-10-21 23:12:27
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GAN-DCGAN-LSGAN-WGAN-WGANGP-DRAGAN
GAN及其扩展名Tensorflow版本：2.1.0
2021-10-21 19:53:06
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基于GAN的HRRS图像生成样本分类
基于GAN的方法用于生成高分辨率遥感数据，以进行数据增强和图像分类。
深度学习框架是：Tensorflow。
Python版本：2.7
CUDA版本：9.1
端子命令：
数据集为UCM，NWPU-RESISC45：（1）UC Merced数据集
（2）NWPU-RESISC45数据集
2021-10-21 17:50:13
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DeFLOCNet：通过灵活的低级控件进行深度图像编辑（CVPR2021）
DeFLOCNet的官方pytorch代码。
2021-10-21 16:07:12
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CNN模型简单介绍,按照提出时间依次介绍LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN。十几页的ppt，主要介绍各个模型的核心思想、贡献，希望能为大家提供一条清晰的CNN发展脉络。具体的算法实现等需要阅读文章代码。相关文章会作为另一个资源提供免费打包下载。
2021-10-21 09:46:14
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CatDCGAN :cat_face::laptop:
生成Cat图片的DGAN
Cat DCGAN是深度卷积生成对抗网络（DCGAN） ，可生成猫的图片
这是一个开源项目
本教程 :page_with_curl:
如果您想自己实现它并了解它是如何工作的，请阅读我在FreeCodeCamp上的文章
链接 :link:
:globe_with_meridians: ： :
如果您有任何疑问，请随时问我：
:e-mail: ：
GitHub： :
:globe_with_meridians: ： :
推特：
在这一部分中，我们将实现DCGAN。 我们的架构：
入门 :memo:
在此处下载数据集： : //www.kaggle.com/crawford/cat-dataset
下载模型检查点： https : //drive.google.com/drive/folders/1zdZZ91fjOUiOsIdAQKZkUTATXzqy7hiz?usp=sharing
键入sh start.sh它将处理提取，移除异常值，规
2021-10-20 16:12:26
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KERAS-DCGAN
具有（awesome） 库的实现，用于通过深度学习生成人工图像。
这将在真实图像上训练两个对抗性深度学习模型，以产生看起来真实的人工图像。
生成器模型尝试生成看起来真实的图像，并从鉴别器中获得高分。
鉴别器模型试图区分生成器的真实图像和人工图像。
这假设theano排序。 您仍然可以通过在〜/ .keras / keras.json中设置“ image_dim_ordering”：“ th”与tensorflow一起使用（尽管这样做会更慢）。
用法
训练：
python dcgan.py --mode train --batch_size <batch_si
2021-10-20 13:54:57
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generative_adversarial_networks_101：生成对抗网络的Keras实现。 具有MNIST和CIFAR-10数据集的GAN，DCGAN，CGAN，CCGAN，WGAN和LSGAN模型
2021-10-18 15:09:09
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