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WGAN：Wasserstein GAN的TensorFlow实现（含wgan_v2的优化版）

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简介：
本项目为Wasserstein GAN(WGAN)的TensorFlow实现，并包含了经过优化的wgan_v2版本，适用于生成模型的研究与应用。 瓦瑟斯坦·甘（Wasserstein GAN）的Tensorflow实现包括两个版本：wgan.py使用原始裁剪方法；wgan_v2.py采用梯度惩罚方法，对Wasserstein GAN的训练进行了改进。运行示例代码的方法为：python wgan_v2.py --data mnist --model mlp --gpus 0。

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  • WGAN：Wasserstein GAN的TensorFlow实现（含wgan_v2的优化版）
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    本项目为Wasserstein GAN(WGAN)的TensorFlow实现，并包含了经过优化的wgan_v2版本，适用于生成模型的研究与应用。 瓦瑟斯坦·甘（Wasserstein GAN）的Tensorflow实现包括两个版本：wgan.py使用原始裁剪方法；wgan_v2.py采用梯度惩罚方法，对Wasserstein GAN的训练进行了改进。运行示例代码的方法为：python wgan_v2.py --data mnist --model mlp --gpus 0。
     
  • TensorFlow-PID：基于TensorFlow的PID优化实现
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    TensorFlow-PID是一款利用TensorFlow框架开发的PID控制器优化工具，旨在通过机器学习技术改进传统PID控制策略的性能与适应性。 用于Tensorflow的PID优化器（CVPR 2018）提供了一种在TensorFlow环境中使用PID控制器进行参数更新的方法。该程序已在Tensorflow r1.4上进行了测试。 安装步骤如下： ```shell git clone https://github.com/machida-mn/tensorflow-pid cd tensorflow-pid pip install . ``` 使用方法示例： ```python import tensorflow_pid loss = ....... train_op = tensorflow_pid.PIDOptimizer(learning_rate=0.01, kd=0.001).minimize(loss) ```
     
  • 基于TensorFlow的GAN网络实现
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    本项目采用TensorFlow框架实现了生成对抗网络(GAN)，旨在通过深度学习技术进行图像生成与处理，探索模型在数据增强和创造性任务中的应用潜力。 GAN的TensorFlow简单实现可以在MNIST和SVHN数据集上生成样本，适合GAN入门学习。代码解释非常详细，希望能对大家有所帮助。
     
  • Keras_TP-GAN：基于TensorFlow的TP-GAN非官方Keras实现-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）
     
  • 基于TensorFlow的GAN对抗学习实现.zip
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    本资源提供了使用TensorFlow框架实现生成对抗网络（GAN）的代码和教程，涵盖模型训练、优化及图像生成等实践内容。 TensorFlow可以用来实现生成对抗网络（GAN）的对抗学习。在这个过程中，两个神经网络相互竞争：一个负责生成数据以欺骗另一个网络，而后者则试图区分真实数据与生成的数据。通过这种方式，两个模型不断改进直至达到某种平衡状态。这种技术广泛应用于图像处理、自然语言理解和语音识别等领域中。
     
  • 简化版基于TensorFlow的Python-CycleGAN实现
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    本项目提供了一个精简版本的CycleGAN实现框架，基于TensorFlow和Python语言。它去除了不必要的复杂性，使得用户能够更专注于模型核心机制的学习与应用。适合初学者快速上手研究图像到图像翻译任务。 CycleGAN的Tensorflow简单版本实现
     
  • 3D-GAN-PyTorch: PyTorch下的3D-GAN实现
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    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`
     
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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。