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GAN侧脸照片生成正脸（可直接训练）源代码

Coupled Generative Adversarial Network for Continuous Fine-grained Action Segmentation

Tensorflow中的V-GAN 该存储库是的中Tensorflow实现。 参考的keras代码可以在找到。 与Keras代码相比的改进 数据扩充已从脱机过程更改为联机过程，它解决了内存限制问题，但会减慢训练速度 添加train_interval FLAGS以控制生成器和鉴别器之间的训练迭代，对于普通GAN，train_interval为1 根据验证数据的AUC_PR和AUC_ROC之和保存最佳模型 添加采样功能以检查生成的结果以了解发生了什么 在训练过程中将测量结果绘制在张量板上 该代码的编写更加结构化曲线下面积（AUC），精度和召回率（PR），接收器工作特性（ROC） 包依赖 张量流1.6.0 python 3.5.3 numpy的1.14.2 matplotlib 2.0.2 枕头5.0.0 scikit图像0.13.0 scikit学习0.19.0 scipy

GaN基薄膜LED倒装芯片表面结构设计及光萃取效率研究.pdf

利用选择性外延法生长单芯片双波长白光InGaN_GaN多量子阱结构.pdf

GaN基交流高压大功率LED芯片及其灯具的研制.pdf

[英语] 这个例子展示了如何训练一个条件生成对抗网络（CGAN）来生成数字图像，这个demo是基于Matlab官方文档Train Conditional Generative Adversarial Network（CGAN）创建的https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-conditional-generative-adversarial-network.html [日本人]在这个demo中，手写数字是由Conditional GAN（Generative Adversarial Network）生成的。可以通过标签信息+图像学习网络，生成图像时添加标签信息，指定要生成的图像的类别。

信道编码matlab代码使用条件GAN的一比特多用户大规模MIMO的信道估计 1.说明 该存储库是本文的实现：董玉迪，王华霞和姚玉东，“使用条件GAN进行一比特多用户大规模MIMO的信道估计”。 ArXiv：2006.11435 [Eess]，2020年6月。 该论文被IEEE通信信函（DOI：10.1109 / LCOMM.2020.3035326）接受 2.运行cGAN以执行通道估计（TensorFlow版本为2.0） 数据集已经生成了“ Data_Generation_matlab / Gan_Data / Gan_0_dBIndoor2p4_64ant_32users_8pilot.mat” ，其中包含通道数据和量化的信号数据。 运行主要功能“ cGAN_python / main_cGAN.py” 。 对于每个时期，结果将保存在文件夹“ cGAN_python / Results”中，并显示如下可视结果。 3.如何生成数据 从此链接下载“ I1_2p4.zip” ：。 然后，应该提取“ I1_2P4”文件夹，并将其放在“ Data_Generation_matlab / Ra