文件名称：DeepNetworks：我的深度神经网络实践
文件大小：1.48MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-25 01:20:15
deep-neural-networks deep-learning jupyter-notebook generative-adversarial-network mnist
深度网络 我对深度神经网络的实现。 实施方法 该存储库实现以下内容： 亚像素卷积：， 转换后的参数ReLU：， 重量归一化：， 标签平滑：， Wasserstein GAN：， Wasserstein GAN的改进培训：， 深度后悔分析生成对抗网络：， 使用辅助分类器GAN进行条件图像合成： 学习通过生成对抗网络发现跨域关系：， Minibatch Stat级联：， 要求 张量流> = 1.4.0 Python 3
【文件预览】：
DeepNetworks-master
----.gitignore(1KB)
----README.md(1KB)
----LICENSE(11KB)
----deep_networks()
--------bin()
--------ops.py(3KB)
--------train.py(450B)
--------data_util.py(8KB)
--------plotting.py(389B)
--------models()
--------__init__.py(0B)
--------layers.py(77KB)
----notebooks()
--------GAN - MNIST.ipynb(1.08MB)
--------GAN - MNIST WACGAN-GP.ipynb(164KB)
--------GAN - Mixture of Gaussians.ipynb(751KB)