[深度学习] gan - 3.py

说明：利用gan神经网络生成一维数据，代码有备注，真实数据为一个列表。利用gan神经网络生成一维数据，代码有备注，真实数据为一个列表。
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[深度学习] 深度神经网络算法深度学系列视频教程

说明：百度云链接 （基础3）机器学习深度学习基础 （基础1）Python程序入门视频 （基础2）机器学习深度学习基础
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[深度学习] Windows人脸识别

说明：1、支持人脸检测、人脸质量检测、人脸追踪、活体检测、人脸比对、性别年龄检测； 2、离线永久，附带人证比对、门禁、属性分析场景开发的C/C++和C#语言demo，开发简单快捷； 3、精度高达99.9%，毫秒级识别，服务高效，万人级人脸场景400ms以内；
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[深度学习] encnet_jpu_res50_ade20k_train.pth.tar

说明：https://github.com/wuhuikai/FastFCN 仓库下ADE20K数据集训练的模型文件，外网下载下来，帮大家研究用
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[深度学习] encnet_jpu_res50_ade20k_trainval.pth.tar

说明：https://github.com/wuhuikai/FastFCN仓库的模型文件，帮大家下载下来，不用积分，做善事了
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[深度学习] fer2013.csv

说明：表情识别数据集：Fer2013，为CSV格式，可以用excel打开，但是比较缓慢，也可使用pandas读取，以及转化为图片格式
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[深度学习] 生成对抗网络wgan.py

说明：生成对抗网络中WGAN的代码，WGAN彻底解决GAN训练不稳定的问题，不再需要小心平衡生成器和判别器的训练程度 基本解决了collapse mode的问题，确保了生成样本的多样性 训练过程中终于有一个像交叉熵、准确率这样的数值来指示训练的进程，这个数值越小代表GAN训练得越好，代表生成器产生的图像质量越高（如题图所示） 以上一切好处不需要精心设计的网络架构，最简单的多层全连接网络就可以做到
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[深度学习] 生成对抗网络wgan_gp.py

说明：WGAN-GP纯粹是为了满足WGAN中的李普西斯条件，WGAN自己的满足方式是gradient clipping，但是这样的话WGAN的大部分weight会是正负0.01，需要新的满足李普西斯条件的方法，这就是motivation；
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[深度学习] tensorflow中keras支持的mnist数据集

说明：请将解压出来的“mnist.npz”文件放入C:\Users\...\.keras\datasets中，其中“...”为windows当前账户用户名。
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[深度学习] MNIST_data.zip

说明：就是mnist数据集，里面有四个文件，t10k-images-idx3-ubyte，t10k-labels-idx1-ubyte，train-images-idx3-ubyte，train-labels-idx1-ubyte。
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[深度学习] fashion-mnist.zip

说明：fashion_mnist数据集。和mnist数据类似，里面有四个文件，t10k-images-idx3-ubyte，t10k-labels-idx1-ubyte，train-images-idx3-ubyte，train-labels-idx1-ubyte
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[深度学习] 基于Dropout深度神经网络的手写体数字识别（Matlab）

说明：matlab代码，不使用库函数。基于Dropout的手写体数字识别。 matlab代码，不使用库函数。基于Dropout的手写体数字识别。
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