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二维下料matlab代码-GAN-char-gen:基于机器学习,基于神经网络的项目,可生成具有不同样式的单个字符
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2021-05-26
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二维下料matlab代码GAN字符生成 一个基于机器学习,基于神经网络的项目,可以通过对抗性学习生成具有不同样式的单个字符。 数据包要求:模块numpy , tensorflow (版本2及更高版本,但应与1一起使用)和keras ,然后将scipy加载.mat文件,并将tqdm作为实用程序包tabulate和tqdm 。 没有防护罩,因此必须安装所有防护罩,程序才能正常工作。 作者:弗朗切斯科·比安科(Francesco Bianco) 电邮: 快速介绍 快速运行:从存储所有.py文件的工作文件夹中,创建一个名为'temp_project'的文件夹,并将其中包含EMNIST数据集的'matlab'文件夹放入其中,以使路径为./temp_project/matlab/emnist-letters.mat (在Unix中,或等效于Windows系统.\temp_project\matlab\emnist-letters.mat )有效。 然后启动不带命令行参数的程序以实现默认行为:它们将在'temp_project'中创建文件夹,对于基于EMNIST的网络,其前缀为'E_',对于MNIS
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GAN-char-gen-master.zip (10个子文件)
GAN-char-gen-master
GCG_utils.py 12KB
GCG_mnist_DCGAN.py 6KB
GCG_emnist_AAE.py 8KB
GCG_mnist_AAE.py 8KB
log.md 2KB
LICENSE 1KB
README_PR.md 4KB
README.md 4KB
.gitignore 22B
GCG_emnist_DCGAN.py 6KB
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