分享课程——深度学习-对抗生成网络实战(GAN)；
对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；
2.源码复现解读；
3.项目实战应用。
全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。
提供课程所需全部数据，代码，PPT。
第1章对抗生成网络架构原理与实战解析第2章基于CycleGan开源项目实战图像合成第3章stargan论文架构解析第4章stargan项目实战及其源码解读。
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第9章基础补充-PyTorch卷积模型实例
对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；
2.源码复现解读；
3.项目实战应用。
全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。
提供课程所需全部数据，代码，PPT。
第1章对抗生成网络架构原理与实战解析第2章基于CycleGan开源项目实战图像合成第3章stargan论文架构解析第4章stargan项目实战及其源码解读。
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第9章基础补充-PyTorch卷积模型实例
2024/5/23 10:45:56
773B
用于编程语言处理的树结构卷积神经网络,ConvolutionalNeuralNetworksoverTreeStructuresforProgrammingLanguageProcessingTBCNN源码python
2024/5/23 3:54:40
1.23MB
基于Python语言，在PyCharm软件下编写。
利用VGG模型进行图像风格转换，实现了界面可视化，可直接在界面上导入本地图片（内容图与风格图），并进行参数设置，然后进行图像风格的转换。
界面操作简单，代码注释清晰，且包含完整的论文。
利用VGG模型进行图像风格转换，实现了界面可视化，可直接在界面上导入本地图片（内容图与风格图），并进行参数设置，然后进行图像风格的转换。
界面操作简单，代码注释清晰，且包含完整的论文。
2024/5/23 1:41:40
39.33MB
该数据库是通过使用商业设备对30名受试者进行实验而获得的，以部分满足博士学位的要求。
计算机科学候选人：Fernandez-FragaS.M.并由M.A.Aceves-Fernandez博士监督。
来自墨西哥克雷塔罗自治大学（UAQ）。
这些实验符合当地最高道德标准（我们大学提供的生物伦理学标准）和国际（世界卫生组织提供的文件），并由专业医师随时监督。
计算机科学候选人：Fernandez-FragaS.M.并由M.A.Aceves-Fernandez博士监督。
来自墨西哥克雷塔罗自治大学（UAQ）。
这些实验符合当地最高道德标准（我们大学提供的生物伦理学标准）和国际（世界卫生组织提供的文件），并由专业医师随时监督。
2024/5/22 22:04:03
37.31MB
该代码是CVPR2018一篇关于文本到图像合成的文章，经过测试可以使用
2024/5/22 8:46:49
35.95MB
