GAN生成对抗网络，随时生成数据，通过GAN训练后，产生与真实数据一样的数据。MATLAB代码，付代码说明

生成对抗网络(GAN, Generative adversarial network)自从2014年被Ian Goodfellow提出以来，掀起来了一股研究热潮。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断生成器生成的样本是否为真。生成器要尽可能迷惑判别器，而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本。

本资源是文本生成图像的DF-GAN模型复现过程中必备的元处理数据包，包括DAMSMencoder的imageencoder和textencoder，FID评估使用的npz，class_info.pickle文件、filenames.pickle文件。 复现步骤请查看：https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/125467190

李宏毅深度学习2019讲义。19年最新的课程，Attact, Mete learning, GAN, Bert, Transformer

建立了InGaN / GaN发光二极管（LED）静态和动态行为的速率方程模型，并在SPICE电路仿真器上实现了该模型。 通过将模拟结果与报告的实验数据进行拟合，获得了模型的参数。 通过改变有源区中量子阱的数量，对InGaN LED的瞬态响应进行了比较研究。 仿真表明，光功率的上升时间随阱数的增加而增加，由三个量子阱组成的有源区是最优化的结构。

主要从以下方面介绍GNN及源码 - 如果你的训练数据不充分，没问题。GANs可以根据已知的数据并生成合成图像来扩充您的数据集。 - 可以创建看起来像人脸照片的图像 - 从描述生成图像(从文本到图像合成)。 - 提高视频的分辨率，以捕捉更精细的细节(从低分辨率到高分辨率)。 - 即使在音频领域，GAN也可以用于合成高保真音频或执行语音翻译。 博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/121633697?spm=1001.2014.3001.5501

循环GAN-TensorFlow 使用TensorFlow进行CycleGan的实现（正在进行中）。 原始论文： : 测试数据结果 苹果->橙色 输入值 输出量 输入值 输出量 输入值 输出量 橙色->苹果 输入值 输出量 输入值 输出量 输入值 输出量 环境 TensorFlow 1.0.0 的Python 3.6.0 数据准备 首先，下载一个数据集，例如apple2orange $ bash download_dataset.sh apple2orange 将数据集写入tfrecords $ python3 build_data.py 检查$ python3 build_

matlab计算psnr代码GAN_压缩 ICASSP 2020 第 45 届声学、语音和信号处理国际会议的代码。该代码用于音频压缩部分，但可以通过小的修改用于图像压缩。 抽象的 我们提出了一个统一的压缩框架，它使用生成对抗网络 (GAN) 来压缩图像和语音信号。 压缩后的信号由一个潜在向量表示，该向量被输入到一个生成器网络中，该网络被训练产生高质量的信号，最小化目标函数。 为了有效地量化压缩信号，非均匀量化的最佳潜在向量通过迭代反向传播进行识别，每次迭代执行 ADMM 优化。 我们的实验表明，所提出的算法在各种指标（包括比特率、PSNR 和基于神经网络的信号分类精度）中量化的图像和语音压缩都优于先前的信号压缩方法 引文 如果您发现此代码有用，请考虑引用： @inproceedings{liu2020unified, title={Unified Signal Compression Using Generative Adversarial Networks}, author={Liu, Bowen and Cao, Ang and Kim, Hun-Seok},\nbooktitle=

收集的GAN的资料，有代码、有论文、各种各样的，各个地方下载的，应该还挺有用的吧，后续会再上传一些其他的代码，

基于lstm和Gan的以歌词为输入的旋律生成系统内包含预训练模型以及数据集