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预测及优化

现成！小众且创新idea! 小样本+故障识别！1DGAN-SVM 批量生成样本-故障识别一体化程序！MATLAB程序，直接运行！推荐平台：Matlab2022版及以上在机器学习、深度学习领域，数据的多样性和数量直接影响模型的性能。生成对抗算法GAN（Generative Adversarial Network）通过对抗过程训练，能够生成高度逼真的数据样本，增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。本文将生成对抗网络和故障识别程序结合，实现“批量生成样本-故障识别”一体化程序。目前还没有套用这个算法的文献，先到先得，抓住该创新点哦！

【FAS】《Application of machine learning to face Anti-spoofing detection》李莉.反欺骗人脸活体图像的机器学习方法研究[D].广东工业学,2020.DOI:10.27029/d.cnki.ggdgu.2020.001204.

生成对抗网络——GAN深度卷积实现（代码+理解）本篇博客为上篇博客的另一个实现版本，训练流程相同，所以只实现代码，感兴趣可以跳转看一下。生成对抗网络—GAN（代码+理解）

生成对抗网络——GAN（代码+理解）目录一、GAN模型介绍二、GAN模型的训练过程1. 初始化网络：2. 训练判别器：3. 训练生成器：4. 重复步骤 2和步骤 3：

正在走向自律

让大模型变得更聪明三个方向随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？

使用pytorch构建GAN网络并实现FID评估上一篇文章介绍了GAN的详细理论，只要掌握了GAN，对于后面各种GAN的变形都变得很简单，基础打好了，盖大楼自然就容易了。既然有了理论，实践也是必不可少的，这篇文章将使用mnist数据集来实现简单的GAN网络，并附带使用FID来评估生成质量。

GPT与GAN结合生成图像——VQGAN原理解析这篇文章，我们讲VQ_GAN，这是一个将特征向量离散化的模型，其效果相当不错，搭配Transformer（GPT）或者CLIP使用，达到的效果在当时可谓是令人拍案叫绝！

【氮化镓】GaN HEMT SEEs效应影响因素和机制研究背景：AlGaN/GaN HEMT因其在高电压、高温和高频率下的操作能力而受到关注，尤其在航空航天和汽车应用中，其辐射响应变得尤为重要。重离子辐射可能导致绝缘体失效，即单事件效应（SEEs）引起的栅介质击穿。

【深度学习】AI修图——DragGAN原理解析上一篇，我们讲述了StyleGAN2。这一篇，我们就来讲一个把StyleGAN2作为基底架构的DragGAN。DragGAN的作用主要是对图片进行编辑，说厉害点，可能和AI修图差不多。这篇论文比较新，发表自2023年

【深度学习】写实转漫画——CycleGAN原理解析上一篇，我们讲解了按照指定文本标签生成对应图像的CGAN。本篇文章，我们讲CycleGAN。这个模型可以对图像风格进行转化，并且训练还是在非配对的训练集上面进行的，实用性挺大

深度学习500问——Chapter07：生成对抗网络（GAN）（2）7.2 GAN的生成能力评价7.2.1 如何客观评价GAN的生成能力7.2.2 Inception Score

人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用。生成对抗网络（GAN）是一种强大的生成模型，在手写数字生成方面具有广泛的应用前景。通过生成逼真的手写数字图像，GAN可以用于数据增强、图像修复、风格迁移等任务，提高模型的性能和泛化能力。生成对抗网络在手写数字生成领域具有广泛的应用前景。主要应用场景包括数据增强、图像修复、风格迁移和跨领域生成。数据增强可以通过生成逼真的手写数字图像，为训练数据集提供更多的样本，提

月落霜满天

生成式对抗网络GANGenerative Adversarial Nets由伊恩·古德费洛（Ian J.Goodfellow）等人于2014年发表在Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)上。NeurIPS是机器学习和计算神经科学领域的顶级国际学术会议之一。

应用在LCD显示器电源插头里的氮化镓（GaN)MTC-65W1CLCD（Liquid Crystal Display）显示器是利用液晶显示技术来进行图像表现的显示装置，从液晶显示器的结构来看，无论是笔记本电脑还是桌面系统，采用的LCD显示屏都是由不同部分组成的分层结构。LCD显示器按照控制方式不同可分为被动矩阵式LCD及主动矩阵式LCD两种。 LCD显示器是一种数字显示器,它基于液晶技术。液晶是一种类似于晶体的物质,它能够通过电场控制其光强度和颜色。LCD显示器由许多像素组成,每个像素都由液晶单元控制。当电场被施加到液晶单元上时,液晶会发生扭曲,这会使光线经过液晶时旋

夏天｜여름이다

生成模型 | GAN系列生成系列论文及代码调研总结-------------✨ 生成模型相关系列直达 ✨ -------------------------------------

【Image】超硬核数学推导——WGAN的先“破”后“立”上一篇文章中我们说到了GAN的数学解释 min ⁡ G max ⁡ D V ( D , G ) = E x ∼ p data ( x ) [ log ⁡ D ( x ) ] + E z ∼ p z ( z ) [ log ⁡ ( 1 − D ( G ( z ) ) ) ] = − log ⁡ 4 + 2 J S D ( p data ∥ p g ) ≥ − log ⁡ 4 , where [ p d a t a = p g ] \min_{G} \max_{D} V(D, G) = \mathbb{E}_

【Image】GAN的超详细解释（以及奇怪的问题）下面是生成对抗网络（GAN）的基本工作原理在GAN的架构中，有两个关键的组件：生成器（Generator）和鉴别器（Discriminator）。

人工智能小豪

在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js (八）生成对抗网络（GAN）Generative Adversarial Network 是深度学习中非常有趣的一种方法。GAN 最早源自 Ian Goodfellow 的这篇论文。LeCun 对 GAN 给出了极高的评价：

【学习笔记】机器学习——GAN提出于2014年。 GAN由两个神经网络组成：一个试图生成看起来与训练数据相似数据的生成器，以及一个试图从虚假数据中分辨出真实数据的判别器。生成器和判别器在训练期间相互竞争。对抗训练（训练竞争性网络）是一种重要的机器学习思想。

【深度学习】gan网络原理生成对抗网络GAN的基本思想源自博弈论你的二人零和博弈，由一个生成器和一个判别器构成，通过对抗学习的方式训练，目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本。