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AdversarialNetworks:高斯混合物生成对抗网络的玩具实现
AdversarialNetworks:高斯混合物生成对抗网络的玩具实现
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对抗网络 对抗网络的玩具实施。 目前仅适用于普通混合物。 cf
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生成对抗网络demo源码gan_pytorch.py
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代码使用两个对抗网络生成一个数据的分布,是一个非常好的生成对抗网络模型,Python直接运行,使用的pytorch作为深度学习引擎。对于入门深度学习的人很容易懂和了解生成对抗网络。本人控制不了下载所需积分 ,所以实在没积分的可以私信我。
对抗网络生成网络实现_生成对抗网络的应用范围
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Python-学习用生成对抗网络来生成猫的图片一个玩具项目
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这个仓库是一个“玩具”项目,所以我可以获得构建深层神经网络的经验。 我的第一个目标是学习用生成对抗网络(^。^。^)来生成猫的图片。
生成对抗网络实现手写数字生成
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Python-生成对抗网络实现的集合
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生成对抗网络实现的集合,大部分基于python3
人工智能-项目实践-生成对抗网络-在 PyTorch 和 Tensorflow 中实现的多生成对抗网络 (GAN)
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经典的高斯混合模型算法详细的描述,个人总结的!
基于python的高斯混合模型(GMM 聚类)的 EM 算法实现
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高斯混合模型之代码实现(matlab版)
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高斯混合模型的代码实现,matlab版本易读
gmm:高斯混合模型(GMM)的实现
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我对高斯混合模型(GMM)的实现。 欢迎拉取请求、评论和建议! 安装 我假设您很聪明,并且您正在使用 virtualenv 和 virtualenvwrapper。 如果没有,请立即。 为了安装软件包,请在终端中运行: $ python setup....
srgan:使用生成的对抗网络实现逼真的单图像超分辨率
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超分辨率示例 我们在 2.0和 2.0+下运行此脚本。 对于TensorLayer 1.4版本,请检查。 :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: 此项目将在一个月内关闭并移至。 :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: 此项目将在一个月内
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该存储库已过时,因为很遗憾,我没有时间去维护它。 如果您想作为合作者继续开发它,请给我发送电子邮件至 。 PyTorch-GAN 研究论文中介绍了生成对抗网络的PyTorch实施的集合。 模型体系结构不会总是反映论文中提出的那些,但是我选择专注于覆盖核心思想,而不是正确地配置每个层。 我们非常欢迎GAN做出的贡献和建议。 另请参阅: 目录 安装 $ git clone https://git
PyBGMM:高斯混合模型的贝叶斯推断及一些新算法
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PyBGMM:高斯混合模型的贝叶斯推断概述针对高斯混合模型的贝叶斯推断,可通过功能强大的中餐厅流程(pCRP)减少过度聚类。 我们使用折叠的吉布斯采样进行后验推断。代码结构 |-- GMM # base class for Gaussian ...
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个人认为看这2个PDF文档足矣对GMM有清晰的认识,是学习GMM很好的文档!1.GMM:高斯混合模型.pdf.2.高斯混合模型(GMM)参数优化及实现.pdf
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KERAS-DCGAN 具有(awesome) 库的实现,用于通过深度学习生成人工图像。 这将在真实图像上训练两个对抗性深度学习模型,以产生看起来真实的人工图像。 生成器模型尝试生成看起来真实的图像,并从鉴别器中获得高分。 鉴别器模型试图区分生成器的真实图像和人工图像。 这假设theano排序。 您仍然可以通过在〜/ .keras / keras.json中设置“ image_dim_o
DCGAN-tensorflow:“深度卷积生成对抗网络”的张量流实现
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sagan-pytorch PyTorch中的自我注意生成对抗网络(SAGAN, //arxiv.org/abs/1805.08318) 用法: python train.py路径 输入目录的结构应如下所示(与torchvision.datasets.ImageFolder一样): 路径/类1 路径/类2 ... 评估FID分数的代码来自 笔记 来自DCGAN生成器的样本(无残留连接
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高斯混合模型GMM与EM算法的matlab实现,用户可直接运行代码,观看结果,欢迎下载,进行进一步讨论
高斯混合聚类算法的python实现
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对西瓜书高斯混合聚类算法的实现,最终实现效果与西瓜书所展示的效果一致(ps:对混合模型的初始化完全按照西瓜书的来,读者可以稍加修改)
测绘程序报告七:高斯正反算程序.pdf
浏览:73
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AdversarialNetworks-master.zip
(10个子文件)
AdversarialNetworks-master
.gitignore
800B
demo_normal.py
0B
demo_gaussian_mixture.py
1KB
competition.py
4KB
models.py
6KB
utils.py
97B
Readme.md
139B
gradient_descent.py
1KB
tests.py
6KB
demo_gaussian.py
1KB
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