生成对抗网络综述：How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Overview

经营之道-企业运营电子对抗系统安装配置说明 经营之道-企业运营电子对抗系统是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。电子对抗系统集中信息技术与先进的管理思想於一身，成为现代企业的运行模式，反映时代对企业合理调配资源，最大化地创造社会财富的要求，成为企业在信息时代生存、发展的基石。这有别于传统的只提交书面策划书的创业竞赛模式，侧重考验了参赛者的创业实践操作能力。

在计算机视觉领域，对抗网络(GANs)在生成逼真图像方面取得了巨大的成功。最近，基于GAN的技术在基于时空的应用如轨迹预测、事件生成和时间序列数据估算中显示出了良好的前景。

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会说话的头 描述 该项目是的PyTorch实施。 在本文中，对GAN进行了设计和培训，可以从仅几张头像（可能只有一张）和面部表情中复制出真实的会说话的头部模型。 该论文解释了该模型的体系结构，但是缺少许多细节，并且没有发布正式的实现或受过训练的模型。 当前，仅实施了元培训过程，并且运行良好。 微调过程即将到来！ 感谢社区帮助使该模型正常工作！ 更多实施细节 在继续阅读之前，请阅读原始论文。 数据集 Talking Heads模型是使用数据集进行训练的。 该数据集是公开可用的，但是要下载它，您需要填写Google Docs请求访问。 训练集包含约140k的摇头视频（并非所有人都是不同的人）。 下载 该下载文件包含9个文件，每个文件约30GB。 直接从他们的服务器下载速度太慢，因此我们强烈建议您下载他们在Google云端硬盘中拥有的版本，该版本的下载速度约为25MB / s。 您可以使用

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部分内容摘自知乎、《统计因果推理》和因果推理课程等，仅供个人学习使用

战术目标瞄准网络技术作为Link 16数据链的补充链路，能够更好地补充Link 16在网络边缘处通信性能的不足。因此，在借鉴Link 16数据链收发机制的基础上，首先分析了TTNT数据链消息处理机制的原理，然后运用MATLAB的SIMULATION仿真模块对消息处理机制进行了模块构建，最后得到了TTNT的信号模拟波形。

针对传统去雾算法结果中颜色和对比度失真等问题,提出了一种基于多尺度融合和对抗训练的图像去雾算法。采用多尺度特征提取模块从多个不同尺度中提取雾霾相关特征,利用残差密集连接模块实现图像特征的交互,避免了梯度消失。由于其不基于大气散射模型,直接将图像的浅层特征和深层特征进行多尺度融合,所以克服了物理模型的不精确性。去雾网络的训练采用生成对抗机制,由多尺度特征提取模块和残差密集连接模块构成的生成器估计清晰的无雾图像,由两个不同尺度感受野的子网络构成的鉴别器完成对抗训练。在RESIDE(Realistic single image dehazing)数据集上进行对比实验,结果表明本算法生成的去雾图像在全参考和无参考的视觉质量指标方面优于其他对比算法。

资源包含文件：word+答辩PPT+源码+项目截图 经过国内外学者长时间地对GAN模型训练地数学理论上的研究因为涉及了博弈论、动力学和势场等学科领域而进展缓慢[]。然而研究者对神经网络模型的泛化能力和对抗样本攻击研究的突破，使得将神经网络模型的泛化和纳什均衡联系在一起有着光明的前景。这使得在数学理论等交叉性学科比较薄弱的人工智能研究员们目光吸引在这个领域。虽说，研究角度发生了改变，但是最终还是要解决关于GAN模型的几大根本性问题。以下，将逐步介绍开放性问题及理论原理。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125043759