PythonTensorflow实现生成对抗模仿学习GAIL

深度学习:深度学习项目,其实现包括图像处理,对象检测,生成对抗网络和自然语言处理。

随着深度学习技术的不断演进，TensorFlow框架作为一个领先的深度学习工具，为研究人员和开发者提供了丰富的资源和支持。本文将聚焦于深度学习在TensorFlow框架下的应用，具体探究了生成对抗网络

随着深度学习的快速发展, 生成式模型领域也取得了显著进展. 生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)是一种无监督的学习方法, 它是根据博弈论中的二人零和博

针对基于深度学习的语音信号去噪方法存在难于收敛、性能不足的问题,本文提出了基于环状生成对抗网络的深度语音信号去噪方法,设计了新型的环状生成对抗语义去噪网络。通过40余种不同噪声语音集的试验,结果表明所

为了提高低照度遥感图像的可视性,提出一种基于条件生成对抗网络的低照度遥感图像增强方法。首先,为克服样本数据不足,利用正常清晰光照的图像合成低照度图像作为训练样本;然后,将原始低照度遥感图像由RGB色彩

针对人体姿态估计中因肢体、环境复杂性导致的估计结果不精确问题,提出了一种基于二次生成对抗的人体姿态估计方法,通过两个阶段对堆叠沙漏网络(SHN)进行生成对抗训练。首先将SHN作为第一个生成对抗网络模型

SEGAN:语音增强生成对抗网络 介绍 这是SEGAN项目的存储库。 我们的原始文件可以在找到,并且测试样本可以。 在这项工作中,采用了一种对抗性生成方法,以一种完全卷积的体系结构来进行语音增强(即从

现有的生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）损失函数已经被成功地应用在迁移学习方法中。然而，发现这种损失函数在学习过程中可能会出现梯度消失的问题。为了克

适用于嵌入式平台的E-YOLO人脸检测网络研究

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！