文件名称：微分形态发生：试验微分形态发生模型
文件大小：31.69MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-23 21:43:24
pytorch pytorch-implementation neural-cellular-automata JupyterNotebook
可分化形态发生 在PyTorch上使用可区分的形态发生（主要是神经细胞自动机）进行/实验 笔记本： 话题 关联 （ ）的有关神经CA的演练 更清洁的实现，以防您只想复制和粘贴内容 [实验]变形/感染模型 重要链接： 简要介绍 细胞自动机是指定形状的网格上的细胞的集合，该网格根据一组基于相邻细胞状态的规则，通过多个离散时间步长演化。 然后将规则迭代应用所需的多个时间步长。 现在让我们问以下问题： 如果我们可以使用神经网络映射一组特定规则来帮助我们生成非常特定的“单元”排列，该怎么办？ 这正是我们的目标。 感染模型 这些模型经过训练可以“感染”给定的CA状态 给定一个随机点/点集，感染模型的效果会在图像中传播并将其转化为其他图像。 除了随机的起点外，它们还适用于原始CA的成长状态和成长状态。 当我尝试从完全“受感染”的图像中恢复原始图像时，我遇到了四脚可憎的行为
【文件预览】：
differentiable-morphogenesis-main
----notebooks()
--------infection_playground.ipynb(11.49MB)
--------basic_walkthrough.ipynb(1.09MB)
--------nca_prototype.ipynb(303KB)
----models()
--------nca_lizard.pt(163KB)
--------nca_bird.pt(163KB)
--------infect_bird_to_coffin.pt(163KB)
--------infect_bird_to_lizard.pt(163KB)
----images()
--------lizard.png(13KB)
--------battle_fast.gif(7.3MB)
--------bird.gif(5.26MB)
--------lizard.gif(6.76MB)
--------linus.png(302KB)
--------combined_infection.gif(7.97MB)
----README.md(3KB)
----.gitignore(50B)