1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源， 同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作 提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、 原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料， 也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通， 方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用， 可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料 及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。

多尺度生成式对抗网络图像修复算法_.pdf

Gan网络的原图像latents获取及特征分离

主要研究的是生成式聊天机器人，这种方式区别于检索式的聊天机器人，使得聊天机器人的迁移性与泛化性更佳。具有非常广阔的应用场景。本文首先对生成式聊天机器人领域主流框架进行实验，在此基础上加入attention注意力模型机制来提高生成效果，为了避免大量的无意义的安全回复，又采用强化学习评估对话的未来奖励，保证对话的自然流畅

GAN（生成式对抗网络）读书笔记（上）

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 学习内部架构和原理，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 同时也为后续的作品创作提供有力的理论依据、实验依据和设计依据， 例如提供一些开源代码、设计原理和电路图等有效的资料，而且本设计简单， 通俗易通，易于学习，为不同使用者提供学习资源，方便快捷， 是一种有效且实用的，同时也是一份值得学习和参考的资料。

文件为LSTM文本生成的数据，即尼采的作品，可以通过官网：https://s3.amazonaws.com/text-datasets/nietzsche.txt下载，但速度有点慢！

人脸图像补全作为图像补全技术的一种特殊应用，在被遮挡人脸的识别、人脸修复等问题上有不可替代的作用。现有的人脸补全算法只针对补全图像的真实性，而未考虑其补全后的身份一致性。针对这一问题，设计了一种基于改进的生成式对抗网络的人脸补全算法，通过引入SN-GAN算法，提高了模型训练的稳定性，同时利用人脸识别模型对生成图像加入了身份一致性约束，经过实验证明，所提方法能够在生成高真实性图像时有效保持补全图像的身份一致。

T5飞马 中文生成式预训练模型，以mT5为基础架构和初始权重，通过类似PEGASUS的方式进行预训练。 详情可见： ://kexue.fm/archives/8209 分词器 我们将T5 PEGASUS的令牌生成器转换成BERT的令牌生成器，它对中文更友好。同时，我们重新排列一版词表，从而里边的字，词都更加完善，目前的vocab.txt共包含5万个token，真正覆盖了中文的常用字，词。 预训练任务 具体来说，假设一个文档有n个句子，我们从中挑出大约n / 4个句子（可以不连续），因此这n / 4个句子拼起来的文本，跟剩下的3n / 4个句子拼写的文本，更长公共子序列重置长，然后我们将3n / 4个句子拼写的文本视为标题，n / 4个句子拼起来的文本透视摘要，通过这样的方式构成一个“（Reuters，摘要）”的伪摘要数据对。 模型下载 目前开源的T5 PEGASUS是基本版，总参数量为2

生成式对抗网络（GAN）系列，介绍主流生成式对抗网络算法及原理，包括：GANs、DCGAN、WGAN、LS-GAN等，以及一些有意思的应用。