里面包含了一些参加ERP沙盘模拟的心得，对学习ERP沙盘的人有帮助

卷积生成对抗网络之人脸识别（详细步骤讲解+注释版） 注释见代码内，讲解见本人博客

关于生成对抗GAN的干货都在这里了。

本文介绍了一种基于图像生成对抗网络的算法，用于感知遮挡人脸的还原。该算法通过对抗网络的生成器和判别器进行训练，实现了对遮挡人脸的还原。实验结果表明，该算法在还原遮挡人脸方面具有较好的效果。本文的研究对于提高人脸识别的准确性和安全性具有重要意义。

CNN-generated images are surprisingly easy to spot... for now论文中的权重

摘要：雷达目标识别技术是人工智能在装备领域的重要应用，随着人工智能技术的发展，雷达识别也在不断进步，从模式识别、机器学习到近年来的发展迅猛的深度学习、迁移学习等

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

在医疗领域，许多疾病的诊断依赖高倍数显微镜对细胞等微观物体的观测，但由于高倍数显微镜价格昂贵，操作复杂，且高倍数细胞显微图像重建工作存在低、高倍数显微图像之间图片风格不统一、细胞图像清晰度不致和训练数据不匹配等问题。为此，提出高倍数细胞显微图像生成式对抗网络。将全新激活函数引入Cyclean网络，在生成器中添加新的残差密集块并去掉BN层。同时为确保生成图像真实可信，在生成器训练过程中考虑细节感知损失。实验结果表明，该方法在保留低倍数显微图像基本信息的基础上，能够对高倍数显微图像细节进行有效的还原。

引入label信息的做法是，给判别器一个额外的one-hot向量作为输入，这个向量代表类别信息，另外，它还有额外的一个类别用来表示无标记的样本。比如，对于MNI

现代雷达对抗技术 作者：张锡祥 介绍雷达对抗技术