Tensorflow 中的领域对抗神经网络域对抗神经网络在 Tensorflow 中的实现。 重新创建 MNIST 到 MNIST-M 实验。 使用tensorflow-gpu==2.0.0和python 3.7.4 。MNIST 到 MNIST-M 实验生成 MNIST-M 数据集改编自 要生成...
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对抗性鲁棒性工具箱(ART)v1.5 对抗性鲁棒性工具箱(ART)是用于机器学习安全性的Python库。 ART提供的工具使开发人员和研究人员可以针对逃避,中毒,提取和推理的对抗性威胁捍卫和评估机器学习模型和应用程序。...
生成的基于专家的用户模型用于基于学习的推荐系统Pytorch的强化学习 基于纸张的下相同的标题剖成Adverserial强化学习基于用户模型实现推荐系统的Pytorch执行 此回购包括: 必要数据(Yelp评论) ...
@article{DBLP:journals/corr/abs-2005-10322, author = {Yashar Deldjoo and Tommaso {Di Noia} and Felice Antonio Merra}, title = "A survey on Adversarial Recommender Systems: from Attack/Defense ...
title={Targeted Adversarial Perturbations for Monocular Depth Prediction}, author={Wong, Alex and Cicek, Safa and Soatto, Stefano}, booktitle={Advances in neural information processing systems}, year...
深度神经网络我尝试使用 Hessian-free 优化来训练深度神经网络。 训练基于 MNIST 数据集。
Connecting Generative Adversarial Network and Actor-Critic Methods.pdf
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks.pdf
Cycle-gan
我的代码首先受到启发https://github.com/CuthbertCai/pytorch_DANN神经网络领域专家训练https://arxiv.org/pdf/1505.07818.pdfimplement Domain-Adversarial Training of Neural Networks by pytorch数据集mnist ...
条件生成专家网络
pytorch-CycleGAN 一个清晰易读的CycleGAN的Pytorch实现( ) 先决条件 该代码旨在与Python 3.6.x ,尚未在以前的版本中进行过测试 按照的说明进行当前设置 在漂亮的Web浏览器视图中绘制损耗图并绘制图像 ...
analyticsBot-sc2 对抗策略游戏《星际争霸II》的数据分析/模式发现机器人。 使用生成对抗网络(GAN)实施。 从高斯生成7个资源变量的最佳特征集。 所有代码都可以在各个模块中找到。 管理员拥有主要的运行脚本。...
深度学习和生成对抗网络训练 面向计算机科学学生的深度学习和生成对抗网络训练。
π-GAN-火炬(WIP) Pytorch中用于3d感知图像合成的实现。 安装 $ pip install pi-gan-pytorch ... title = { pi-GAN: Periodic Implicit Generative Adversarial Networks for 3D-Aware Image Synthesis } , autho
该资源为SRGAN-图像超分辨率-tensorflow版本代码,复现论文为:Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network。
A PyTorch implementation of SRGAN based on CVPR 2017 paper Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network(图像超分辨率)
该资源为SRGAN-图像超分辨率-Keras实现,复现论文为: Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network。
@article{tang2020multi, title={Multi-Channel Attention Selection GANs for Guided Image-to-Image Translation}, author={Tang, Hao and Xu, Dan and Yan, Yan and Corso, Jason J and Torr, Philip HS and Se...
awesome-tensorlayer:精选的专用资源和应用程序的清单
GAN(Generative Adversarial Networks)是在无监督机器学习中使用的模型,由两个神经网络在零和游戏框架中相互竞争的系统实现。 它是由Ian Goodfellow等人介绍的。 在2014年。 该存储库的目的是提供自2014年推出...
generative_adversarial_networks_101:生成对抗网络的Keras实现。 具有MNIST和CIFAR-10数据集的GAN,DCGAN,CGAN,CCGAN,WGAN和LSGAN模型
实现生成对抗网络(Generative-Adversarial-Networks,GAN)的工程实现。 Generative Adversarial Networks (GANs) have the potential to build next-generation models, as they can mimic any distribution of ...
目标检测 Depth-Aware Generative Adversarial Network for Talking Head Video Generation
Reinforced Adversarial Neural Computer for de Novo Molecular†Pharma.AI Departmen
GCGAN: Generative Adversarial Nets with Graph CNN for Network-Scale Traffic Prediction
Adversarial Text-to-Image Synthesis A Review.pdf
Adversarial Text-to-Image Synthesis A Review.zip
在 ICCV 2017中论文"Semantic Image Synthesis via Adversarial Learning"的一个PyTorch实现
ZstGAN: An Adversarial Approach forUnsupervised Zero-Shot Image-to-Image TranslationAbstractIntroductionMethodsProblem FormulationArchitectureReference Abstract In this work In this workwe, we propose...