文件名称：imgAN:在图像数据集上训练和测试生成模型（GAN）
文件大小：7.54MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-28 16:12:40
JupyterNotebook
imgAN 关于通过GAN生成的图像的培训，测试，分类和检测的项目 由Yash Bhardwaj 生成建模 深度神经网络主要用于监督学习：分类或回归。 然而，生成对抗网络或GAN将神经网络用于非常不同的目的：生成建模 生成建模是机器学习中的无监督学习任务，涉及自动发现和学习输入数据中的规律性或模式，以使模型可用于生成或输出可能从原始数据集中得出的新示例。 - 要了解Generative模型的强大功能，请访问 。 每次刷新此页面时，都会实时生成不存在的人脸的新图像。
【文件预览】：
imgAN-main
----starter_GANs.ipynb(2.12MB)
----README.md(1KB)
----starter_gans.py(12KB)
----LICENSE(1KB)
----generated-images-epoch()
--------generated-images-0004.png(525KB)
--------generated-images-0010.png(523KB)
--------generated-images-0008.png(523KB)
--------generated-images-0007.png(521KB)
--------generated-images-0000.png(779KB)
--------generated-images-0001.png(567KB)
--------generated-images-0006.png(529KB)
--------generated-images-0003.png(530KB)
--------generated-images-0005.png(535KB)
--------generated-images-0009.png(527KB)
--------generated-images-0002.png(547KB)