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DCGAN:DCGAN网络用于协助图像生成和扩展数据集
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直流电源 DCGAN网络用于协助图像生成和扩展数据集。
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tensorflow框架的DCGAN程序
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使用GCGAN对图像生成，附python代码
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8.GAN 和 DCGAN 网络生成图像
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GAN 和 DCGAN 网络生成图像,采用python语言编写程序实现生成网络，并给出网络的具体训练代码
DCGAN-tensorflow-master生成对抗网络，实现数据的增强和扩充（代码跑通， 替换数据集可直接用）
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DCGAN作为生成对抗网络中较为成熟的网络结构，多用于图像的增强和扩充，包括口罩图像数据集处理、人脸识别，本资源用于对X射线图像进行图像增强，创新的应用构想。感兴趣的可以下载，代码已经跑通，替换掉data文件夹中的图像数据集可以直接使用。有问题也可以私聊沟通，只为分享和更多的人交流学习。
（gan神经网络生成一维数据）gan.py
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用python语言，利用对抗抗神经网络（GAN神经）生成一维数据，用python语言，利用对抗抗神经网络（GAN神经）生成一维数据。
基于Keras搭建深度卷积生成对抗网络DCGAN并训练动漫头像数据集源码+项目说明+数据集.zip
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【项目介绍】 基于Keras搭建深度卷积生成对抗网络DCGAN并训练动漫头像数据集源码+项目说明+数据集.zip 环境： CUDA：11.6.134 cuDNN：8.4.0 keras：2.9.0 tensorflow：2.9.1 注意： 项目内目录中两个文件夹： /datasets：将数据集文件解压至此 /save_models：保存训练好的模型权重文件，包括生成器权重和判别器权重两个文件
TensorFlow-VAE-GAN-DRAW：使用TensorFlow（深度卷积生成对抗网络（DCGAN），变分自编码器（VAE）和DRAW：用于图像生成的递归神经网络）实施的生成方法的集合
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TF-VAE-GAN-DRAW ，和TensorFlow实现。 跑 VAE / GAN： python main.py --working_directory /tmp/gan --model vae 画： python main-draw.py --working_directory /tmp/gan 深度卷积生成对抗网络在使用默认参数的10个星期后产生了不错的结果。 ＃＃＃去做：
generative_adversarial_networks_101：生成对抗网络的Keras实现。 具有MNIST和CIFAR-10数据集的GAN，DCGAN，CGAN，CCGAN，WGAN和LSGAN模型
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conditional-DCGAN-for-MNIST:Tensorflow中的条件DCGAN，用于从MNIST数据集中生成手写数字
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MNIST的条件DCGAN 这是MNIST数据集的手写数字的生成模型。 它将推荐的DCGAN架构结合，并输入建议的标签。 为什么要有条件GAN？ 在我的，我使用DCGAN以无人监督的方式生成MNIST数字-尽管MNIST是带标签的数据集，但我一开始就丢弃了标签，没有使用它们。 这行得通，但是这些标签当然拥有大量有用的信息。 允许GAN从额外的输入中受益将是一件很不错的事，并且能够指定我希望受过
Pytorch实现DCGAN深度卷积生成对抗网络 CelebA数据集可训练
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# Pytorch实现DCGAN深度卷积生成对抗网络 CelebA数据集可训练 1. 使用DCGAN的基本结构，判别器采用卷积层，生成器采用转置卷积层。为了提升判别器的性能，判别器修改为了多尺度PatchGAN。 2. 包含训练程序和推理程序，运行train.py进行训练，训练完后运行inference.py载入训练好的模型进行推理。 3. 可以在CelebA数据集上进行测试，实现人脸图像的生成。
利用PyTorch搭建深度卷积生成对抗网络（DCGAN）生成彩色图像.ipynb
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利用PyTorch搭建卷积生成对抗网络生成彩色图像，可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121670277
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通过 DCGAN网络来训练数据,从而产生人脸图像。 实验准备： 数据源的获取:根据人名随机地从网页图片上抓取包含人脸的图片。而人名的获取是从 Dbpedia上得到的,作为一个标准,他们都是出生在现代。这个数据集是来自1万...
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DCGAN DCGAN是深度卷积生成对抗网络。 DCGAN由彼此相对的两个神经网络组成。 生成器神经网络学习创建看起来真实的图像，而鉴别器学习识别伪造的图像。 随着时间的流逝，图像开始越来越像训练输入。 图像以随机噪声...
keras-dcgan：深度卷积生成对抗网络的Keras实现
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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...
Brain-tumor-detection-in-3D-MRIs-using-DCGAN:使用DCGAN从脑图像扫描中分割脑肿瘤
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python大作业 含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码（2016-2021全国各地区粮食产量）.rar
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DCGAN-main
parser.py
2KB
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86B
dcgan.py
9KB
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