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基于多任务生成对抗网络的无参考图像质量评价(No-Reference Image Quality Assessment Based on Multi-Task Generative Adversari

这个仓库是一个“玩具”项目,所以我可以获得构建深层神经网络的经验。 我的第一个目标是学习用生成对抗网络(^。^。^)来生成猫的图片。

大型强子对撞机(LHC)的物理学家依靠粒子碰撞的详细模拟来建立对不同理论建模假设下的实验数据的期望。 尽管开发使用现有算法和计算资源要花费很大的成本,但开发分析技术仍需要PB级的模拟数据。 探测器的建

Python机器学习在股票分析中的应用越来越受到投资者的关注。股票的类型、交易所、代码以及股价指标等各种维度的数据都可以通过Python机器学习的算法进行分析和预测，从而为投资者提供更精准的决策依据。

对抗样本和对抗生成网络demo，包括一个简单的tensorflow编写的gan网络

在机器学习领域，研究人员一直在探索如何训练计算机来识别猫和狗。猫狗对抗（Cats vs Dogs）CNN是一种深度学习模型，能够从图像中区分出猫和狗。这种模型利用了卷积神经网络（CNN）的特性，能够更

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！

为了去除频域光学相干断层扫描（SD-o℃T）中的散斑噪声，提出了一种结构保持生成对抗网络模型，可以无监督地从SD-o℃τ图像合成高质量的增强深部成像光学相干断层扫描（EυI-oCT）图像。该模型基于循

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