本文的目的是解释Conditional Tabular GANs的工作原理，因为目前我还没有看到类似这样的文章。 表格数据生成是一个不断发展的研究领域。 CTGANs 论文已成为许多其他机器学习架构的基础，这些架构如今构成了该研究领域的最新技术。 为什么要生成表格数据？ 我们都知道如何使用生成对抗网络 (GAN) 生成图像数据。 我们现实中最常用的数据类型是表格数据。 表格数据是结构化的，在训练机器学习模型时通常更容易处理。 然而，虽然文本数据的生成方式和图形数据差不多，但是在生成表格数据时，要制作一个性能良好的模型，实际上会使事情复杂化很多。 本文的目标是了解 CTGAN 的工作原理。 为此，我将首先对 GAN 和表格数据进行简要说明。 然后我将介绍原始 CTGAN 论文中描述的架构。 最后，我将通过一个使用 Python 的示例实现。 回顾 GAN GAN 属于深度学习生成器的分支。 这是一个监督学习问题，我们有一组真实数据，我们希望通过使用生成器来扩充这个数据集。 GAN 学习生成样本与学习样本的分布有着根本的不同 GAN 由两个神经网络：生成器和鉴别器组成。 生成器

TensorFlow-Conditional-GAN （Conditional-GAN）条件生成对抗网络 可以使用Vanilla GAN模型创建所需目标图像的模型 有条件的GAN论文： : 有条件的GAN.py * loss function는 https://github.com/SeonbeomKim/TensorFlow-vanilla-GAN 의 v2와 동일 * dataset : MNIST 有条件的GAN MNIST结果（经过290个训练周期）

条件 logit 是多项 logit 的一种形式，其中允许变量随备选方案而变化。 它的功能类似于 Stata 的 asclogit 命令。 clogit.m 是要提交给优化工具（最显着的是 fminunc）的函数。 可以指定所有、部分或没有变量随备选方案而变化。 它接受由用户提交的函数“应用限制”（见下文）创建的形式的限制矩阵。 pclogit.m 根据 clogit.m 估计的参数返回概率 asclogitSim.m 是一个小例子。

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks.pdf

有条件的肯德尔沙头 R代码，用于计算具有未经审查或接受审查的双变量连续结果的条件肯德尔tau 刘向宇，井静宁和李若莎开发的代码。 Liu X，Ning，J，Cheng，Y，Huang，X，Li，R.一种用于评估条件关联和条件一致性的灵活而健壮的方法。 医学统计学。 2019; 38：3656-3668。 有关将代码应用于两个示例数据集的信息，请参阅analysis.R。

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks论文加代码，python(tensorflow)实现和lua实现

Conditional Sale and Purchase Agreement买卖合同.doc

官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

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随着多数生物基因组测序工作的完成,基因识别就显得尤为重要.CpG岛在基因组中有着重要的生物学意义,因此识别CpG岛将有助于基因的识别.目前已经构建的一些识别CpG岛的位置的模型大都存在标注偏差、需要独立假设等缺点,为此提出一种基于条件随机场(CRFs)模型的CpG岛的位置识别的新方法.该方法将识别CpG岛的位置的问题转化为序列标记问题,并根据CpG岛的位置的性质设计了相应的模型构建、训练以及解码的算法.利用本文算法可以对输入序列确定最有可能的标注序列,从而识别CpG岛的位置.通过对标准数据库的数据进行测试,其实验结果表明本文算法是可行的、高效的,比HMM方法有更高的准确率.