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用GAN填补缺失数据_ICML2018论文

此论文是ICML2018的一篇缺失值填补的论文，论文中采用生成对抗网络（GAN）来填补。

2019-12-21 20:16:13 639KB 生成对抗网络 数据缺失

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生成对抗网络-手写体识别（GAN-MNIST）

面向对象设计风格，采用TensorFlow框架，结构清晰，代码易读易理解。生成器网络和判别其网络，不需要修改参数，下载就可以运行，只需调整网络批次一个参数。

2019-12-21 20:14:14 6KB 生成对抗网络 TensorFlow GAN

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生成对抗网络降噪算法

使用tensorflow框架写的生成对抗网络用于图像降噪，降噪效果在测试集上表现非常好，可以参看https://blog.csdn.net/xiaoxifei/article/details/82498705 记载的效果

2019-12-21 18:57:47 19.51MB 图像降噪 生成对抗网络 GAN tensorflow

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生成对抗网络

有关生成对抗网络的最详细文档讲解，和PPT展示，可以作为生成对抗网络的专题进行学习和培训。

2019-12-21 18:57:33 4.14MB GAN AI Machine Learning

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基于生成对抗网络的语音增强代码及参考论文

附件是用生成对抗网络编写的语音增强代码，效果经过测试非常好。优于现有方法！

2019-12-21 18:54:59 537KB GAN 生成对抗网络 语音增强

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基于生成对抗网络的图像去模糊

1. 根据给定的模糊图像生成视觉上完整并且统计上一致的去模糊图像，提升模糊图像的清晰度，使用生成性对抗网络（GAN）为基础的深度学习架构; 2. 含训练数据、训练代码以及测试样例，基于keras框架。

2019-12-21 18:49:11 18.12MB GAN 图像去模糊 清晰度提升

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