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MMD-GAN代码
MMD-GAN代码
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迁移学习
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MMD-GAN代码,python编写。。
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gan简单代码实现python
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生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
MMD For Unity 完整项目源码
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MMD For Unity 完整项目源码 http://www.cnblogs.com/DragonX/p/3439049.html
matlab矩阵运算的代码-MMD:MMD和相对MMD测试
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matlab矩阵运算的代码相对MMD 用于计算MMD和相对MMD测试的代码。 请参阅 在Example_Vae.py下提供了一个示例,该示例训练两个变型自动编码器,然后使用MMD将它们的样本与保留集进行比较。 相对MMD计算必须准确以确保其有效性。 因此,矩阵运算可能会很昂贵。 请确保您已正确配置numpy安装(链接到优化的blas库(如openblas))。 有关相对MMD测试的matlab版本
mmd和kmeans聚类c++实现
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聚类算法最大最小距离和k均值的c++实现程序
迁移学习的工具箱代码
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这是模式识别方向新起的一个领域,即迁移学习,其中包含了迁移学习程序开发所需的底层工具箱。
玩mmd的都来看看
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mmd中luka旗袍样式,良心软件,只为赚一点积分
基于pytorch的GAN.py代码
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这是我自己用pytorch来写的GAN的代码, 代码比较简单,只有一个文件,直接把文件拉进去,然后运行即可。 这里还需要用到MNIS的一个数据集,相关的数据集我已经上传了。 有需要的人可以到我那里去下载。
GAN生成式对抗攻击代码
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生成式对抗攻击。GAN代码。有解释,比较不错的初学者入门学习资资料。
GAN系列的代码,包含各种GAN结构
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GAN神经网络的python代码
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GAN代码F GAN图像优化
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GAN图像优化 GAN图像优化 GAN图像优化 GAN图像优化 GAN图像优化 GAN图像优化 GAN图像优化 GAN图像优化 GAN图像优化
机器学习中距离、相似度等的度量方法
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本ppt总结了机器学习领域所有的距离度量方法以及多个相似度表示方法,另有迁移学习常用MMD最大均值差异
论文研究 - 使用具有最大平均差异(MMD)的梯形变分自动编码器生成人脸
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生成模型已经证明在从未标记的数据中学习特征方面非常有用。 特别是,可变自动编码器能够对高度复杂的自然分布(例如图像)建模,同时无需标签即可提取自然和人类可理解的特征。 在本文中,我们结合了两类非常有用的模型:可变梯形自动编码器和MMD可变自动编码器,以对人脸图像进行建模。 特别是,我们证明了我们可以解开高度有意义和可解释的功能。 此外,我们能够对人脸执行算术运算并修改人脸以添加或删除高级特征。
迁移学习源代码,附解释标注
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迁移学习源代码,附解释标注~迁移学习源代码,附解释标注
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萌萌的mt走过路过不要错过,都来看看,只要1积分
Mean Maximum Discrepancy计算代码 pytorch代码
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Mean Maximum Discrepancy计算代码,分为线性核和高斯核两种,以pytorch书写的
图像的均方误差的matlab代码-GAN-Papers:GAN纸
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图像的均方误差的matlab代码深入研究生成对抗网络(GAN) 精选的,详尽无遗的有关生成对抗网络(GAN)及其应用的最新出版物和资源列表。 背景 生成模型是可以学习创建与我们提供给他们的数据相似的数据的模型。 这些模型中最有前途的方法之一是生成对抗网络(GAN),这是无监督机器学习的一个分支,由两个神经网络在零和游戏框架中相互竞争的系统实现。 它们最初是由Ian Goodfellow等人介绍的。
GAN的matlab代码可以运行.rar
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sgan:“社交GAN的代码
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1-MNIST-DeepMMD-GAN.ipynb
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