Apply GANs week3

最新推荐文章于 2023-11-19 12:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2023-11-19 12:00:00 发布 · 182 阅读

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本文探讨了非配对图像到图像转换技术，解释了它与配对转换的区别在于没有明确的目标输出。文中还介绍了循环一致性的重要性，即在风格转换后仍能恢复原始内容，并讨论了最小平方损失与二元交叉熵损失的相似之处。

Unpaired Image-to-Image Translation

Why is unpaired image-to-image translation different than paired image-to-image translation?
There is no longer a clear target output.

Correct! WIth unpaired image-to-image translation, you can just have a pile of images in one style and another pile of another style.

在这里插入图片描述

Cycle Consistency

What is cycle consistency?
When styles between two piles are transferred, the original content can be recovered.

Correct! Cycle consistency is important in transferring uncommon style elements while maintaining common content.

Least Squares Loss

在这里插入图片描述

How is Least Squares Loss similar to BCE Loss?
They both calculate how much you stray from the ground truth.

Correct! Least Squares Loss and BCE Loss both calculate the distance between an image and the ground truth.

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Apply GANs week2

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Introduction to Advanced Machine Learning, 第四周，Autoencoders-task（hse-aml/intro-to-dl，简单注释，答案，附图）

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About this Course This course will teach you the "magic" of getting deep learning to work well. Rather than the deep learning process being a black box, you will understand what drives performance, an...

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04-14

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About this Course You will learn how to build a successful machine learning project. If you aspire to be a technical leader in AI, and know how to set direction for your team's work, this course will ...

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2022 Bengurion university Deep Reinforcement learning course conclusion.

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【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于IEEE 14节点电力系统的碳排放流计算方法，并提供了Matlab代码实现，属于顶级EI期刊级别的研究成果复现。该方法通过建立电力系统中各节点的碳排放流动模型，结合潮流计算与电源出力特性，量化不同机组和线路的碳排放责任，进而实现对电力系统低碳运行的评估与优化。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建及仿真步骤，适用于电力系统低碳化分析与碳足迹追踪研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源系统低碳化研究的专业技术人员，尤其适合致力于高水平论文复现与算法开发的研究者。; 使用场景及目标：①用于电力系统碳排放流的精确建模与可视化分析；②支撑“双碳”背景下电网低碳调度、绿色电力溯源与碳配额分配等应用场景；③为撰写高水平学术论文（如EI/SCI）提供可复现的技术路径与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合IEEE 14节点系统标准数据，逐步运行并调试所提供的Matlab代码，深入理解碳流分配逻辑与矩阵运算实现方式，同时可拓展至其他节点系统以验证算法通用性。

Android多线程下载

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基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要：本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机（PMSM）无位置传感器控制策略展开研究，重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下，如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4，采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术，实现对电机反电动势或磁链的估算，进而完成无传感器矢量控制（FOC）。同时，研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证（可能使用Simulink）以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试，旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标：①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法；②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化；③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习，有条件者应在实验平台上进行验证，重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。

QSPI协议解析包(基于PulseView软件使用)

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1. 在PulseView软件中，可用于解析QSPI协议 2. 当前作者只验证过QSPI的4线写指令、单线读指令，其他指令暂未验证。

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### 利用 GANs 实现 3D 多孔材料的微观结构重构方法及应用 #### 方法概述为了实现3D多孔材料的微观结构重构，生成对抗网络（GANs）提供了一种强大的工具。通过引入卷积层和反卷积层来改进传统GAN架构，DCGAN能够显著提高图像生成的质量和稳定性[^1]。 #### 数据准备对于3D多孔介质的数据集构建至关重要。通常需要收集大量具有代表性的3D扫描数据作为训练样本。这些样本应覆盖不同类型的孔隙特征以及可能遇到的各种条件变化情况。 #### 架构设计采用基于深度卷积神经网络的设计思路，在生成器部分使用转置卷积操作来进行上采样处理；而在判别器方面，则继续沿用标准卷积运算以提取空间特征信息。这种组合方式有助于捕捉到更精细复杂的几何形态特性。 ```python import torch.nn as nn class Generator(nn.Module): def __init__(self, nz=100, ngf=64, nc=1): super(Generator, self).__init__() self.main = nn.Sequential( # input is Z, going into a convolution nn.ConvTranspose3d(nz, ngf * 8, kernel_size=(4, 4, 4), stride=1, padding=0), ... # output size. (ngf*8) x 4 x 4 x 4 nn.BatchNorm3d(ngf * 8), nn.ReLU(True), ..., # final layer outputs the generated image with dimensions matching those of real images. nn.Tanh() ) def forward(self, input): return self.main(input) class Discriminator(nn.Module): def __init__(self, ndf=64, nc=1): super(Discriminator, self).__init__() self.main = nn.Sequential( # input is (nc) x 64 x 64 x 64 nn.Conv3d(nc, ndf, kernel_size=(4, 4, 4), stride=2, padding=1), ... # state size. (ndf*8) x 4 x 4 x 4 nn.Sigmoid() ) def forward(self, input): return self.main(input).view(-1, 1).squeeze(1) ``` #### 训练过程在实际训练过程中，遵循对抗性训练的原则，即让生成模型尝试欺骗辨别模型的同时也不断优化后者的能力直到两者达到某种平衡状态为止。此时理论上来说，生成器已经学会了如何创建逼真的三维微结构实例[^2]。 #### 应用场景该技术可用于模拟各种复杂环境下流体流动行为的研究工作当中，比如石油开采中的油藏工程领域内预测岩石内部液体传输路径等问题。此外还可以辅助开发新型功能化复合材料等方面发挥重要作用。