生成对抗网络（ AN）一经提出就风光无限，更是被Yann L un誉为“十年来机器学 习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展 至今已经衍生出了诸多变化形态。望伪图像的分布尽可能地接近真图像。或者,简单来说,我们想要伪图像尽可能看起 来像真的一样。 值得一提的是,因为GANs是用极小化极大算法做优化的,所以训练过程可能会很不稳 定。不过你可以使用一些“小技巧”来获得更稳健的训练过程。 在下面这个视频中,你可以看到GANs所生成图片

深度学习：技术与应用（2021年Spring） 深度学习被视为大数据时代的灵丹妙药。 在本课程中，您将学习深度学习的基础，了解如何解释他人的神经网络，并学习如何构建自己的神经网络。 您还将了解流行的神经网络结构，包括卷积神经网络，RNN，LSTM和转换器。 课程资料 本课程将在周五上午9:00 AM-12:00 AM（KISTI KIUM的2号会议室）内举行课堂演讲。 有关本课程的所有查询，请联系bart7449 AT gmail DOT com 讲师 李庆河 时间和地点 周五上午9:00〜

卷积神经网络的基本结构的组合形成了许多经典网络结构。 分类任务输入未知分类的目标图片，经过网络处理后给出对应图像类别。分类任务中使用的网络结构大多各不相同，研究者会针对不同的数据和分布情况设计适合的网络结构，但大多会借鉴自然图像中较常用的两类网络GoogleNet和ResNet，—些较早的研究大多借鉴AlexNet的网络结构。 2.2.1 GoogleNet主要结构 2014年提出的GoogleNet在ImageNet图像识别比赛中莸得最好成绩，其中最大的创新点在于Inception模块。一般来

跨尺度非局部注意和穷举自样本挖掘的图像超分辨率 该存储库适用于以下论文中介绍的CSNLN ，，，，，和，“影像超分辨率与跨尺度非本地关注和详尽的自我模范矿业”，CVPR2020， 该代码基于构建，并在带有Titan / Xp，V100 GPU的Ubuntu 18.04环境（Python3.6，PyTorch_1.1.0）上进行了测试。 内容 介绍 基于深度卷积的单图像超分辨率（SISR）网络具有从大规模外部图像资源中进行局部恢复学习的好处，但大多数现有工作都忽略了自然图像中的远程特征相似性。最