图像转换涵盖了计算机图形、计算机视觉以及深度学习图像和视频分析领域的广泛应用。图像转换的基本理念是将输入图像转换为输出图像。这不同于对图像进行自编码，因为在自编码过程中，输入和输出是完全相同的。而对于图像转换而言，我们期望输入与输出属于不同的图像集。例如，输入图像是一张风景照，而输出图像则可能是对这张照片进行艺术风格处理后的结果。又如，输入图像是一张马的照片，而输出图像则应是斑马的照片。假设您有一张地图，上面显示着街道和高速公路的轮廓，而您想要对这些图像应用一种纹理，使之看起来就如卫星图像一般。您或许想要重现 Google AI 实验，将素描图转换成猫的图片。又或者您想要重新创建 FaceApp 应用程序，让它为人脸增添微笑效果。这些都是图像转换的具体示例。

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使用 CNN-MLP 的音频分类 使用深度学习（CNN、MLP）的多类音频分类 引文 如果你觉得这个项目有帮助，请引用如下： @software{vishal_sharma_2020_3988690, author = {Vishal Sharma}, title = {{vishalshar/Audio-Classification-using-CNN-MLP: first release}}, month = Aug, year = 2020, publisher = {Zenodo}, version = {v1.0.0}, doi = {10.5281/zenodo.3988690}, url = {

手工标注行人检测数据集，图片为jpg，共485张，xml485个。

基于深度学习LSTM的流量预测 完整代码+项目 可直接运行

软件主要实现的功能是在最少的人为干预下创作一首短曲，并将其播放。目前市面上的音乐生成器，大多是基于Simple RNN和谷歌开发的WaveNet实现的，然而由于模型的局限性，使用这两种模型生成出的音乐同质化严重，听感欠佳。为了改进上述不足，提高生成音乐的质量，本组准备在软件的核心部分采用LSTM（长短期记忆网络，Long Short-Term Memory）模型。

深度学习利器——Tensorflow程序设计 ，深度学习框架tensorflow入门

使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码 博客文章中包含了每行代码的详解，自行查看即可

ChatGPT是一种基于自然语言处理和深度学习技术的聊天机器人，它可以模拟人类的语言行为，与用户进行自然、流畅、富有逻辑的对话。ChatGPT的优点在于它可以快速地进行训练和部署，适用于各种不同的应用场景，如在线客服、智能助手、教育领域等。以下是ChatGPT的一些特点和优势： 基于GPT技术：ChatGPT是基于著名的语言模型GPT（Generative Pre-training Transformer）技术开发的，GPT技术可以让ChatGPT具有更强的语言理解和生成能力，从而实现更加自然、流畅的对话效果。 可扩展性强：ChatGPT可以通过增加训练数据和改变模型结构来实现更好的性能，同时也支持多语言的处理，可以适应不同语言和文化背景的用户需求。 可定制化：ChatGPT可以基于不同的应用场景和需求进行定制，通过人工干预和调参来提高模型的准确性和效率，从而实现更好的用户体验。 智能化：ChatGPT可以通过学习用户的行为和偏好来优化对话，从而实现更加智能化的对话效果，满足用户的个性化需求。

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