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该GAN的MATLAB代码可执行。

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简介：
利用MATLAB开发的生成对抗网络（GAN）代码，经过实际测试确认可以顺利运行，特别适合对深度学习感兴趣的开发者。该代码内容详尽，能够直接应用于深度学习相关研究和项目。尽管运行时间相对较长，但这并未对学习和使用产生实质性的影响。

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  • 可运行的GAN MATLAB代码.rar
    优质
    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。
     
  • MATLAB可执行的GPS单点定位代码.rar
    优质
    此资源包含用于实现GPS单点定位算法的MATLAB代码文件。用户可以下载并运行这些脚本以获取位置信息，适用于学习和研究用途。 GPS单点定位程序使用MATLAB编写，并分为几个函数，结构清晰简洁。
     
  • MATLAB中的邻域粗糙集可执行代码
    优质
    本作品提供了一套在MATLAB环境下运行的邻域粗糙集理论相关算法的可执行代码，便于用户快速实现数据处理与分析。 在MATLAB环境下可以运行的粗糙集代码包括一个测试数据集，并使用了最经典的方法实现。
     
  • 基于GAN的图像分割（SegGAN），附带部分数据集及可执行代码
    优质
    本项目提出了一种创新的图像分割方法SegGAN，利用生成对抗网络技术实现高效精准的图像分割。项目资料包括详细文档、部分训练数据集和完整的可执行代码，便于研究与应用开发。 基于ISIC 2017数据集，使用生成对抗网络（GAN）实现图像分割。该GAN结构清晰明了，适合初学者学习和理解程序代码。
     
  • 用于将YUV转为RGB的Matlab代码（可执行）
    优质
    这段Matlab代码能够高效地将YUV色彩空间转换到RGB色彩空间，并可以直接运行以测试不同输入值的效果。 将YUV格式转换为RGB格式的图像或视频的MATLAB代码如下： 1. 首先确保已安装必要的工具箱。 2. 加载或读取YUV文件，根据具体需求调整输入参数。 3. 使用适当的函数进行颜色空间变换（例如：yuv2rgb）。 4. 可视化结果或将转换后的RGB数据保存为图像或视频文件。 运行说明： - 代码中需要指定正确的YUV文件路径和输出格式。 - 根据具体需求调整相关参数，如帧率、分辨率等。
     
  • 蜣螂算法的Matlab源代码，可直接执行
    优质
    这段简介可以这样描述： 本资源提供了一套基于蜣螂优化算法的完整Matlab实现代码，便于科研和工程应用人员快速上手使用。代码经过调试可以直接运行，并附带详细注释以帮助理解算法细节。适合于初学者与研究者探索优化问题求解。 蜣螂优化算法是一种模拟自然界中粪球滚动行为的新型优化方法。该算法通过模仿蜣螂在寻找最佳路径以最快速度将粪球滚回巢穴过程中所表现出的行为特征，来解决复杂问题中的寻优难题。此过程包括了觅食、运输和防御等环节，并结合随机性和启发式策略进行迭代搜索，最终找到全局或局部最优解。
     
  • 在MATLAB中实现GAN，可进行基本的GAN操作
    优质
    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可执行的CA显著性检测算法代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于MATLAB实现的用于计算广告（CA）图像显著性检测的高效算法源码。通过该代码，用户可以轻松地分析和提取图像中的重要视觉元素。 CA显著性检测算法的Matlab代码可以直接运行，只需替换为自己的图片即可。
     
  • MATLAB SIRT 代码（附带运行说明文档，可直接执行）
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    本资源提供了一套完整的MATLAB实现SIRT算法的代码，内含详细的操作指南和实例演示，确保用户能够轻松理解和使用该算法解决图像重建问题。 SIRT算法的核心思想是利用通过像素的所有射线，并在迭代过程中对图像每个像素的更新量进行所有投影线修正后的加权平均反投影得到。与ART每条投影线单独更新不同，SIRT综合了全部投影信息，有效减少了单个误差的影响，从而抑制重建图像中的噪声。 实现步骤如下： 1. 对第i条射线计算估计值； 2. 计算实际和估计的差异； 3. 反向投射该差异到对应的像素点； 4. 更新每个像素点的值以反映所有投影信息的变化； 5. 重复上述过程，直到达到预定的收敛标准或迭代次数为止。 SIRT算法的具体公式为： 其中， 是松弛因子， 是当前迭代次数。 优缺点分析显示：尽管该方法具有更好的稳定性（通过平均化处理减少了单个错误的影响），但由于需要对所有投影线进行加权计算和存储贡献量，导致其收敛速度慢且内存需求较高。这两点成为限制SIRT算法广泛应用的主要因素。
     
  • 科大2队的RoboCup 2D可执行代码
    优质
    科大2队的RoboCup 2D可执行代码是由中国科技大学的一支队伍开发的用于参加国际RoboCup仿真联赛2D组比赛的程序源代码，包含了机器人决策、策略及团队协作等算法。 下了自己测试一下就行了。守门员代码写的很不错。