有限厚垒应变纤锌矿AlGaN/GaN异质结中的电子迁移率及其压力效应，武维，班士良，基于力平衡方程，考虑界面和半空间模光学声子对电子的散射，讨论室温及高于室温下，有限厚垒应变纤锌矿氮化物AlGaN/GaN异质结中的电

anime-faces数据集，GAN-动漫二次元数据集

Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks的实现代码+数据源，免去下载数据这一步

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台湾大学李宏毅教授深度学习GAN课程PPT，视频在b站上有。

前阵子学习GAN的过程发现现在的GAN 综述文章大都是2016年 lan Goodfellow或者自动化所王飞跃老师那篇。可是在深度学习，GAN领域，其进展都是以月来计算的，感觉那两篇综述有些老了

一，mnist数据集 形如上图的数字手写体就是mnist数据集。 二，GAN原理(生成对抗网络) GAN网络一共由两部分组成：一个是伪造器(Generator，简称G)，一个是判别器(Discrimniator，简称D) 一开始，G由服从某几个分布(如高斯分布)的噪音组成，生成的图片不断送给D判断是否正确，直到G生成的图片连D都判断以为是真的。D每一轮除了看过G生成的假图片以外，还要见数据集中的真图片，以前者和后者得到的损失函数值为依据更新D网络中的权值。因此G和D都在不停地更新权值。以下图为例： 在v1时的G只不过是 一堆噪声，见过数据集(real images)的D肯定能判断出G所生成

关于生成对抗GAN的干货都在这里了。

毕业设计选题系统的源码使用 GAN 隐藏数据 注意：我的英语是bab，所以如果我使用了错误的单词或错误的语法，请忽略。 这是我的毕业论文。 我有两个文档指南。 README.md 中的一个（你正在阅读的这个文件）是英文写的， Vietnam.md是越南文写的。 该项目基于和。 所有副本都需要遵循以上报价！ 一、总结 在查看了 之后，我决定构建一个界面，供用户更直观地操作。 整个项目在linux操作系统- Ubuntu 18.04上进行，硬件配置为Intel i5 8th Gen CPU，12G RAM。 GeForce MX 130 GPU，2G 内存。 二、 界面使用指南 该接口由 Tkinter 库编写。 1.搭建环境 项目中使用的环境由Anaconda创建。 您可以在链接中下载并安装它 $ cd Data-Hidding-Using-GAN/ $ conda create -n myenv python=3.6 $ conda activate myenv $ pip install -r requirements.txt 2. 改变工作路径 在文件 main.py 的第 471

绘画GANs_DL_proj2 在这里，我们将创建将照片转换成莫奈风格绘画的GAN