GAN-Matlab基础:MAT中GAN的实现

时间:2024-02-24 17:36:52
【文件属性】:

文件名称:GAN-Matlab基础:MAT中GAN的实现

文件大小:44KB

文件格式:ZIP

更新时间:2024-02-24 17:36:52

matlab gan generative-adversarial-net MATLABMATLAB

GAN-Matlab基础:MAT中GAN的实现


【文件预览】:
GAN-Base-on-Matlab-master
----.gitignore(5B)
----activation()
--------delta_activation_function.m(559B)
--------leaky_relu.m(169B)
--------relu.m(83B)
--------sigmoid.m(60B)
--------delta_sigmoid.m(213B)
--------delta_tanh.m(67B)
--------activate_z.m(472B)
--------delta_leaky_relu.m(157B)
--------delta_relu.m(144B)
----nerual_network_flow()
--------nn_ff.m(2KB)
--------nn_setup.m(1KB)
--------nn_bp_g.m(3KB)
--------nn_applygrads_adam.m(1KB)
--------nn_applygrads_sgd.m(602B)
--------nn_bp_d.m(3KB)
----example_1.m(2KB)
----setup_environment.m(296B)
----layer()
--------setup_sub_sampling_layer.m(389B)
--------setup_fully_connect_layer.m(704B)
--------conv2d_transpose.m(2KB)
--------setup_reshape_layer.m(454B)
--------atrous_conv2d.m(893B)
--------setup_conv2d_transpose_layer.m(6KB)
--------setup_conv2d_layer.m(2KB)
--------setup_batch_norm_layer.m(751B)
--------conv2d.m(1KB)
--------batch_norm.m(1KB)
--------reshape_operation.m(300B)
--------sub_sample.m(346B)
--------check_layer_field_names.m(579B)
--------setup_atrous_conv2d_layer.m(1KB)
----error_term()
--------get_error_term_from_conv2d_transpose_layer.m(2KB)
--------get_error_term_from_batch_norm_layer.m(1KB)
--------get_error_term_from_atrous_conv2d_layer.m(553B)
--------get_error_term_from_conv2d_layer.m(554B)
--------delta_sigmoid_cross_entropy.m(694B)
--------get_error_term_from_fully_connect_layer.m(121B)
--------sigmoid_cross_entropy.m(284B)
--------get_error_term_from_sub_sampling_layer.m(374B)
--------get_error_term_from_reshape_layer.m(137B)
----example_4.m(1KB)
----LICENSE(1KB)
----example_3.m(1KB)
----util()
--------padding_height_width_in_array.m(476B)
--------argparse.m(259B)
--------flipall.m(77B)
--------expand.m(2KB)
--------save_images.m(623B)
--------insert_zeros_into_array.m(329B)
----README.md(3KB)
----gan_train.m(3KB)
----gradient()
--------calculate_gradient_for_fully_connect_layer.m(179B)
--------calculate_gradient_for_conv2d_layer.m(739B)
--------calculate_gradient_for_conv2d_transpose_layer.m(1KB)
--------calculate_gradient_for_atrous_conv2d_layer.m(772B)
--------calculate_gradient_for_batch_norm_layer.m(731B)
----example_2.m(1KB)
----readme_images()
--------2.png(4KB)
--------3.png(4KB)
--------1.png(4KB)
----test()
--------convolution_process.m(2KB)

网友评论