gsoc-deeplense-ml:为GSOC CERN ML提交的内容

GSOC 21 DEEPLENSE项目 任务1 使用PyAutoLens模拟超流体暗物质（DM） PyAutoLens是用于分析和建模强重力透镜的开源软件。 它的目标受众是对强引力透镜感兴趣的任何人，无论是研究前景透镜星系的质量结构特性还是背景源的放大特性。 任务：修改和/或使用PyAutoLens的现有功能来模拟超流体暗物质产生的强透镜。 具体来说，您将需要根据线性质量密度来模拟透镜的效果-想象这是银河系质量上的一串质量。 解决方案可以在找到 任务2 特定测试II。 学习DM表示 无监督异常检测和转移学习 以下链接包含对抗性自动编码器的网络架构和权重，该对抗器在庞大的无子结构的强引力透镜图像数据集上进行训练。 链接： ： 任务：使用提供的模型权重进行权重初始化或特征提取，并训练您选择的无监督深度学习算法，以学习提供的无子结构的强透镜图像的分布，从而解决使用PyTorch进行无