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基于Transformer的路径规划 - 第五篇 GPT生成策略_解码方法优化上一篇：基于Transformer的路径规划 - 第四篇 GPT模型优化在上一篇中，我尝试优化GPT路径生成模型，但没有成功。在随机生成的测试集上，路径规划成功率只有99%左右。而使用传统的路径规划算法，例如A*，路径规划成功率能达到100%。显然，如果想让模型具备一定的实用价值，还需要继续提升指标。在本篇中，我将尝试通过优化GPT生成策略（在有些文章中又称为解码策略）来提升路径规划成功率。

论文阅读：基于深度学习的肺肿瘤PET-CT图像融合三部分：编码器：（卷积层×2+最大池化层）×3每一次卷积后都进行以 0 为均值，单位方差分布的归一化。归一化之后再使用 LeakyReLU 函数进行激活。

论文阅读：PET/CT Cross-modal medical image fusion of lung tumors based on DCIF-GAN基于GAN的融合方法存在训练不稳定，提取图像的局部和全局上下文语义信息能力不足，交互融合程度不够等问题

240925-GAN生成对抗网络GAN，顾名思义，gan……咳咳，就是干仗嘛（听子豪兄的课讲说这个名字还真的源于中文这个字），对应的就有两方，放在这里就是有两个网络互相对抗互相学习。类比武林高手切磋，都是高手惺惺相惜，打架只分胜负，不决生死，今天你打赢了，我回去总结一下复盘一下，想想怎么应对，明天我打赢了，你又回去总结经验，然后继续打下去。

论文阅读：多模态医学图像融合方法的研究进展多模态融合技术可将多模态的医学图像融合到单模态的图像中，且单模态图像具有多种模态图像间的互补信息，从而在单一图像中得到充足的便于临床诊断的信息。

【GAN】生成对抗网络Generative Adversarial Networks理解摘要【Pytorch】生成对抗网络实战_pytorch生成对抗网络-CSDN博客【损失函数】KL散度与交叉熵理解-CSDN博客

循环生成对抗网络 Cycle GAN把GAN用在无监督学习上。到目前为止呢，我们介绍的几乎都是监督学习，即我们要训练一个网络，其输入是x，输出为y，并且我们需要成对的数据才有办法训练网络。但是我们可能会遇到一个状况是，我们有一系列的输入和输出，但是x和y之间并没有成对的关系，也就是说我们没有成对的数据。举一个例子，比如图像风格转换的情况我们就没有成对的数据。我们有一系列真实的照片，然后有一些动漫的头像，我们希望可以把真实的照片转换成动漫的头像。具体来讲，假设我们要训练一个深度学习的网络，它要做的事情是把x域的真人照片，转换为y域的

了解生成对抗网络 (GAN)人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已经彻底改变了从医疗保健到娱乐等许多领域。近年来最令人兴奋的发展之一是生成对抗网络 (GAN)。GAN 因其能够生成逼真的图像、视频甚至音乐而广受欢迎。本博客旨在为初学者提供一份指南，帮助他们了解 GAN、其组件、工作原理及其应用。

探索GAN 在改善网络安全方面的作用网络安全威胁正以前所未有的速度发展，攻击者不断开发更复杂的方法来突破防御。这种快速升级需要先进的防御机制来跟上不断变化的形势。

第G7周：Semi-Supervised GAN 理论与实战本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊可参考论文：《Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks》

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