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机器学习-条件GAN-MNIST数据集
机器学习-条件GAN-MNIST数据集
CGAN
条件GAN
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条件GAN可以根据输入的条件生成对应的图像，这个程序是基于MNIST数据集的，可以生成手写数字。
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MNIST数据集
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机器学习TensorFlow官方文档中用到的MNIST数据集。 资源分为啥不能设置成0啊，是我级别不够么？？ 木有分的同学还是去官网下吧： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
Conditional_GAN_Mnist
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有条件的_GAN_Mnist 抽象的 该项目是我们团队在Kaist大学进行的CS492“机器学习计算机视觉”课程的最终项目。 在该项目中，我们为Mnist数据集实现了条件GAN模型。 安装 keras == 2.4.3 张量流== 2.4.0 火车 要进行训练，只需运行文件cgan.py。 在训练过程中经过一定时间后，模型的权重将保存到文件夹“ saved_model_weights”，模型生
机器学习模型设计时必须有的数据集MNIST database
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GAN生成MNIST数据集（pytorch版）
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前言 最近准备研究关于用GAN神经网络实现图片超分辨的项目，为了理解GAN神经网络的内涵和更熟悉的掌握pytorch框架的用法，写了这个小demo熟悉手感 思想 GAN的思想是是一种二人零和博弈思想，网上比较流行的一种比喻就是生成模型（G）是印假钞的人，而判别模型（D）就是判断是否是假钞的警察。 判别网络的目的：就是能判别输入的数据（如图片）它是来自真实样本集还是假样本集。假如输入的是真样本，网络
mnist数据集（机器学习使用）完整资源（图片，数据）
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mnist数据集（机器学习使用） 6万张图片和6万条数据（根据图片转化的），所以容量较大 机器学习，深度学习，tensorflow，gan，6万张mnist图片和数据
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使用pytorch和celebA数据集进行有条件的DCGAN实现 参考 纸： 深度卷积生成对抗网络无监督表示学习 条件生成对抗网络 Pytorch DCGAN示例： CelebA数据集： ://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html 我们将使用img_align_celeba数据集。 用法 python GAN.py --dataset_dir
手写数字生成：PyTorch实现-使用MNIST数据集的GAN模型识别手写数字
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手写数字生成 PyTorch实现-使用MNIST数据集的GAN模型生成/识别手写数字 项目目标 目标是使用在MNIST数据集上训练的生成对抗网络（GAN）生成新的手写数字。 GAN（生成对抗网络） GAN最早是在2014年由Ian Goodfellow和Yoshua Bengio实验室的其他人报道的。 从那时起，GAN爆炸式增长。 GAN的思想是使用两个网络相互竞争，即生成器G和鉴别器D。 生成
Machine-Learning-w-MNIST：使用MNIST数据集的机器学习模型
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深度学习: MNIST的数据集
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人工智能深度学习MNIST数据
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深度学习的入门范例MNIST的数据文件包。将压缩包内的四个*.gz文件放入范例的数据目录就可。运行范例无响应，大致是缺少正确的数据包。 在windows2008server(64位)+python3.6(64位)+tensorflow1.4测试成功
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pytorch:实现简单的GAN示例(MNIST数据集)
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我就废话不多说了，直接上代码吧！ # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Oct 13 10:22:45 2018 @author: www """ import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable import torchvision.transforms a
cGAN.py 利用条件GAN生成MNIST手写数字
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Tensorflow实现GAN生成mnist手写数字图片
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Tensorflow实现GAN生成mnist手写数字图片。 教程见：https://blog.csdn.net/u012223913/article/details/75051516
生成对抗网络-手写体识别（GAN-MNIST）
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面向对象设计风格，采用TensorFlow框架，结构清晰，代码易读易理解。生成器网络和判别其网络，不需要修改参数，下载就可以运行，只需调整网络批次一个参数。
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deblurGAN代码
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去模糊代码拍照时手抖，或者画面中的物体运动都会让画面模糊，女友辛辛苦苦摆好的各种Pose也将淹没在各种模糊的线条中，是时候要有一种新的算法解救水深火热中的你了。
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