你将使用生成式对抗网络来生成新的人脸图像,有些模板代码已经提供给你，但还需要实现更多的功能来完成这个项目,也提供答案

GAN-1D 使用WGAN生成故障轴承振动信号 要求： python 3.5+ 张量流gpu numpy scipy os 打开cmd和cd到文件夹 $ python train.py --learning_rate 0.000001 #change the learning rate,default 0.000001 --epoch 2000000 #how much epochs to train,default 2000000 --sample_rate 50000 #how many epochs you want to sample once,default 50000 --train_data x1 #there 9 kinds of signals you can choos

数据集：FER13包含 35,886 张图像。任务是多分类。我们的假设是，可以通过生成更多图像和类均衡来提高用于图像分类的简单 CNN 模型的准确性。数据集中有 7 个图像类 使用 GAN 的图像生成进行图像增强，以提高小类图像和整体测试数据集的多类情感分类准确性。

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时间序列预测 该存储库实现了时间序列预测的常用方法，尤其是TensorFlow2中的深度学习方法。 如果您有更好的主意，欢迎您贡献力量，只需创建PR。 如有任何疑问，请随时提出问题。 正在进行的项目，我将继续进行改进，因此您可能希望观看/加注此仓库以进行重新访问。 神经网络 波浪网 变压器 网络 拍子 甘 用法 安装所需的库 $ pip install -r requirements.txt 如有必要，下载数据 $ bash ./data/download_passenger.sh 训练模型如果需要，请设置custom_model_params （请参阅./deepts/models/

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基于PyTorch实现生成对抗网络 拟合给定分布 要求可视化训练过程 实验报告 对比GAN、WGAN、WGAN-GP（稳定性、性能） 对比不同优化器的影响

今天小编就为大家分享一篇pytorch:实现简单的GAN示例(MNIST数据集)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

PU-GAN中sh根据个人环境修改编译。

8. AVL：48V轻度混合动力系统-GaN系统