这是一门专门为STEM学生开发的机器学习入门课程。
我们讨论有监督、无监督和强化学习。
笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法，如主成分分析，t-SNE，和线性回归。
我们继续介绍基本和高级神经网络结构，如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。

两年一度的计算机视觉国际顶级会议InternationalConferenceonComputerVision（ICCV2017）在意大利威尼斯开幕。
GoogleBrain研究科学家IanGoodfellow在会上作为主题为《生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks)》的Tutorial最新演讲,介绍了GAN的原理和最新的应用。

1.根据给定的模糊图像生成视觉上完整并且统计上分歧的去模糊图像，提升模糊图像的清晰度，使用生成性对抗网络（GAN）为基础的深度学习架构;2.含训练数据、训练代码以及测试样例，基于keras框架。

基于PyTorch实现生成对抗网络拟合给定分布要求可视化训练过程实验报告对比GAN、WGAN、WGAN-GP（稳定性、功能）对比不同优化器的影响

附件是用生成对抗网络编写的语音加强代码，效果经过测试非常好。
优于现有方法！

Tensorflowimplementationof[DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks](http://arxiv.org/abs/1511.06434)whichisastabilizeGenerativeAdversarialNetworks.

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。