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在MATLAB中实现GAN,可进行基本的GAN操作

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简介:
本项目展示了如何在MATLAB环境中搭建和运行基础的生成对抗网络(GAN),适用于学习者实践和探索GAN的基本原理与应用。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:在matlab上面实现GAN 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。适合人群:新手及有一定经验的开发人员

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  • MATLABGANGAN
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    本项目展示了如何在MATLAB环境中搭建和运行基础的生成对抗网络(GAN),适用于学习者实践和探索GAN的基本原理与应用。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:在matlab上面实现GAN 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • MATLAB-GAN:从GAN到Pixel2Pixel和CycleGAN
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    《MATLAB-GAN》是一份详尽指南,介绍了如何使用MATLAB实现多种生成对抗网络模型,包括基础GAN架构、像素级图像转换及循环一致性GAN。 该研究论文提出了一个生成对抗网络(GAN)的MATLAB实现集合,其中包括了多种类型的GAN模型,如标准GAN、条件式GAN(cGAN)、信息论导向的GAN(info-GAN)、对抗自编码器、Pix2Pix以及CycleGAN等。这些模型被应用于不同的数据集上进行测试和验证,具体包括MNIST手写数字数据库、celebA人脸图像库及Facade建筑立面图数据集。
  • GAN-PyTorch:PyTorch几种GAN算法
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    GAN-PyTorch 是一个使用 PyTorch 实现了几种经典生成对抗网络 (GAN) 模型的项目。该库为研究和实验提供了灵活且强大的工具,适用于深度学习领域的研究人员与实践者。 素食主义者库是一个专门为PyTorch设计的工具包,旨在简化各种现有生成对抗网络(GAN)模型的训练过程。该库主要面向那些希望将现有的GAN培训技术与自己的生成器/区分器结合使用的用户。同时,研究人员也可能发现这个基类对于快速实施新的GAN训练方法非常有用。其核心理念在于提供简单易用的功能,并设定合理的默认值。 安装要求:您需要使用Python 3.5或更高版本,然后通过pip命令进行安装: ``` pip install vegans ``` 如何使用: 该库的基本思想是用户只需提供区分器和生成器网络的定义,而库将负责在选定的GAN配置下训练这些模型。例如: ```python from vegans.models.GAN import WassersteinGAN from vegans.utils import plot_losses, plot_images generator = ### 您自己的生成器(torch.nn.Module) adversariat = ## ``` 通过这种方式,用户可以专注于设计和优化网络结构,而无需处理复杂的训练流程。
  • GAN MATLAB代码.rar
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    该资源包含可用于执行生成对抗网络(GAN)任务的MATLAB代码。适用于进行机器学习研究和实验的学习者与开发者。 用MATLAB编写的GAN代码已亲测可运行,适合深度学习爱好者使用。代码完整,适用于深度学习项目。虽然运行时间较长,但不影响学习效果。
  • 3D-GAN-PyTorch: PyTorch下3D-GAN
    优质
    3D-GAN-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的深度学习项目,专注于三维生成对抗网络(3D-GAN)模型的构建与训练。 3D-GAN-火炬Pytorch实现。数据集可以通过wget命令下载http://3dshapenets.cs.princeton.edu/3DShapeNetsCode.zip,然后使用unzip解压文件,并将解压后的目录重命名为ModelNet。具体步骤如下: 1. 使用 wget 命令下载数据集:`wget http://3dshapenets.cs.princeton.edu/3DShapeNetsCode.zip` 2. 解压缩下载的文件:`unzip 3DShapeNetsCode.zip` 3. 将解压后的目录重命名为 ModelNet:`mv 3DShapeNetsCode ModelNet`
  • GAN生成对抗网络MATLAB直接运
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    本项目为GAN(生成对抗网络)在MATLAB环境下的实现代码,具备良好的可执行性。提供了一个直观的学习平台,帮助研究者与学习者更好地理解和实验GAN模型。 GAN(生成对抗网络)可以用于生成与真实数据相似的数据。通过训练GAN模型,它可以产生类似真实世界中的数据样本。以下是MATLAB代码及其相关说明: 这段文字描述了使用GAN技术来生成模仿真实世界的虚拟数据的过程,并简要提及了相关的MATLAB实现及其文档。
  • GAN与VAE:分别CIFAR-10和MNIST任务GAN和VAE
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    本项目探讨了生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)的应用,在CIFAR-10数据集上使用GAN进行图像生成,同时在MNIST数据集上实施VAE以评估其性能。 GAN-VAE 分别在CIFAR-10和MNIST任务上实施了生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)。
  • GAN Lab: GAN验室
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    GAN实验室致力于研究和开发生成对抗网络技术,探索其在图像处理、数据增强及人工智能领域的广泛应用与创新。 GAN Lab:用于生成对抗网络的交互式可视化实验工具 概述: GAN Lab是一种新颖的交互式可视化工具,任何人都可以学习并尝试通用对抗性网络(GANs),这是一类流行的复杂深度学习模型。借助于GAN Lab,您可以像使用玩具一样训练2D数据分布上的GAN模型,并且能够实时地观察其内部工作原理。该工具采用浏览器内GPU加速的深度学习库实现,从模型训练到可视化展示的所有操作均由JavaScript完成。用户只需通过Chrome等现代网络浏览器即可运行此应用。 发展: 本节介绍如何开发GAN Lab。 安装依赖项: 执行以下命令克隆GitHub上的相关代码仓库:$ git clone https://github.com/polymerlabs/ganlab.git
  • Keras_TP-GAN于TensorFlowTP-GAN非官方Keras-源码
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    Keras_TP-GAN是基于TensorFlow的一个非官方库,实现了TP-GAN算法。该项目提供了简洁易用的Keras接口来访问和扩展该模型的源代码。 Keras_TP-GANTP-GAN是基于非官方的Keras(使用Tensorflow)对“超越面部旋转:用于真实感和身份保留正面视图合成的全局和局部感知GAN”的重新实现。“原论文”作者为Huang R,Zhang S.,Li T. 和 He R. (2017)。该代码主要参考了作者官方纯Tensorflow版本进行开发。 目前的结果在概括性上不如原始研究中的结果。如果您对此实现有任何评论或建议,请通过电子邮件与我联系,我很乐意共同探讨和改进。 输入综合的GT 这4张图像的主题包含在训练数据集中,但照明条件有所不同。 使用的库及环境: - Python:3.6.3 - Tensorflow:1.5.0 - Keras: 2.1.3 - GPU:GeForce GTX 1080 Ti(单个)