1. 整理字符串输入整理用户输入的问题在编程过程中极为常见。通常情况下，将字符转换为小写或大写就够了，有时你可以使用正则表达式模块「Regex」完成这项工作。但是如果问题很复杂，可能有更好的方法来解决：user_input="This\nstring has\tsome whitespaces...\r\n"
character_map= {
ord('\n') : ' ',
ord('\t')
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2023-10-08 00:30:33
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入坑GAN，首先需要理由，GAN能做什么，为什么要学GAN。 GAN的初衷就是生成不存在于真实世界的数据，类似于使得 AI具有创造力或者想象力。应用场景如下： AI作家，AI画家等需要创造力的AI体； 将模糊图
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2023-11-13 14:32:04
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GAN生成式对抗网络import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
import torch
# 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置
device = torch.device("cuda:0" if torc
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2023-07-28 16:12:22
293阅读
一、生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN
生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成：生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器判别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器做的“假数据”单独交替迭代训练生成器和判别器通过不断的循环，「生成器G」和「判
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2023-09-20 10:32:45
54阅读
# 如何实现GAN Python代码
## 简介
生成对抗网络（GAN）是一种机器学习模型，用于生成新的数据样本。GAN由一个生成器网络和一个判别器网络组成，它们相互竞争来提高生成器的性能。在本文中，我们将学习如何使用Python实现GAN的代码。
## GAN实现流程
下面是实现GAN代码的一般步骤。我们将使用表格来展示这些步骤和每个步骤需要做的事情。
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-07-16 09:42:04
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文章目录构建神经元网络模型的基本范型构建网络模型选择优化和损失函数构建迭代过程结果验证关于文档 在没有任何基础的前提下，直接学习如何搭建神经网络，意义其实不大。我建议你如果因为读研或者好奇而开始学神经元网络，建议你先看看我前面写的基础知识内容后，再回来学习内容。当然，理解以上内容需要一定的线性代数方面的知识。不过既然你都想掌握AI技术了，这点门槛应该不是什么大问题。构建神经元网络模型的基本范型所
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2023-07-24 10:42:01
65阅读
【GAN论文2】：DATA AUGMENTATION GENERATIVE ADVERSARIAL NET论文阅读摘要介绍背景模型DATA AUGMENTATION GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK学习结构数据集DAGAN的训练与生成在源域上DAGAN的训练VANILLA分类器使用匹配网络和数据增强网络 one-shot学习结论 最近在研究数据增强用于扩充数据集训练
正文对GAFT进行性能分析(Profiling)关于如何对Python程序进行性能分析生成分析报告并可视化分析报告，我在之前的一篇博客里《Python优化第一步: 性能分析实践》进行了详细的介绍，这里我就直接分析了。为了能针对gaft中不同的函数进行分析，借助Python内置的cProfile和pstats模块我写了个装饰器方便分析并生成不同的分析统计文件。defdo_profile(filena
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2023-10-08 15:07:40
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# 基于生成对抗网络（GAN）的故障检测
## 引言
随着工业4.0的推进，自动化与智能化逐渐成为制造业的重要趋势。故障检测作为保障生产安全与优化效率的关键环节，受到了广泛关注。传统的故障检测方法往往依赖于经验与规则，而目前，深度学习技术的发展为故障检测提供了全新的思路。其中，生成对抗网络（GAN）因其出色的生成能力，已在故障检测领域展现出良好的应用前景。
## 生成对抗网络（GAN）简介
生
原创
2024-09-19 08:04:54
214阅读
写在前言hello，大家好，我是一点，专注于Python编程，如果你也对感Python感兴趣，欢迎关注交流。希望可以持续更新一些有意思的文章，如果觉得还不错，欢迎点赞关注，有啥想说的，可以留言或者私信交流。如果你还不了解Python这门语言，要系统性的学习 Python 这门语言，可以查看我的专栏——《Python教程》今天更新的文章是《Python装饰器，增强代码的魔力》。装饰器的基本概念在Py
要说最近几年在深度学习领域最火的莫过于生成对抗网络，即 Generative Adversarial Networks(GANs)了。它是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表的，也是这四年来出现的各种 GAN 的变种的开山鼻祖了，下图表示这四年来有关 GAN 的论文的每个月发表数量，可以看出在 2014 年提出后到 2016 年相关的论文是比较少的，但是从 2016 年，或者是 2
原创
2021-09-09 14:42:16
342阅读
1】GAN在医学图像上的生成，今如何？虚拟换衣！速览这几篇最新论文咋做的！脸部妆容迁移！速览几篇用GAN来做的论文GAN整整6年了！是时...
原创
2021-07-18 15:46:06
1520阅读
1：GAN原理 【注】Generator 生成器，Discriminator鉴别器 2：如何train？ 【注】生成器尽可能去减小Value以达到骗过鉴别器的目的。鉴别器尽可能去最大化V的值以达到最好的鉴别效果。 【注】鉴别器通过D网络将输入x得到D(x)。生成器通过G网络将输入z，得到一个分布概率 ...
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2021-08-18 19:27:00
425阅读
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摘要 抑郁症产生于生物系统的复杂相互作用，跨越基因和分子到细胞、脑网络和行为。为了确定不同的神经生物学过程是如何联合起来导致抑郁症的，我们需要一种多尺度的方法，包括对大脑结构和功能的测量，以及遗传和细胞特异性的转录数据。在这里，我们研究了三个群组影像数据集中与抑郁和负性情绪相关的大脑解剖（皮层厚度）和功能（功能变异、全脑功能连接），包括：英国生物银行（UK Biobank）、大脑基因组超结构项目（
1：GAN原理 【注】Generator 生成器，Discriminator鉴别器 2：如何train？ 【注】生成器尽可能去减小Value以达到骗过鉴别器的目的。鉴别器尽可能去最大化V的值以达到最好的鉴别效果。 【注】鉴别器通过D网络将输入x得到D(x)。生成器通过G网络将输入z，得到一个分布概率 ...
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2021-08-18 19:27:00
146阅读
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要说最近几年在深度学习领域最火的莫过于生成对抗网络，即 Generative Adversarial Networks(GANs)了。它是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表的，也是这四年来出现的各种 GAN 的变种的开山鼻祖了，下图表示这四年来有关 GAN 的论文的每个月发表数量，可以看出在 2014 年提出后到 2016 年相关的论文是比较少的，但是从 2016 年，或者是
原创
2021-09-09 14:43:16
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