24、深度学习项目：GAN图像修复与强化学习游戏训练

最新推荐文章于 2025-12-16 22:32:25 发布
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分类专栏： 9个项目玩转深度学习 文章标签： GAN 图像修复 深度学习
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深度学习项目：GAN图像修复与强化学习游戏训练

1. 训练图像绘制

我们定义一个函数 plot_generated_images_combined 来绘制每个 epoch 中生成的图像，同时包含原始图像和掩码/噪声图像以作对比。 

def plot_generated_images_combined(original, noised_data, generator):
    rows, cols = 4, 12
    num = rows * cols
    image_size = 28
    generated_images = generator.predict(noised_data[0:num])

    imgs = np.concatenate([original[0:num], noised_data[0:num], generated_images])
    imgs = imgs.reshape((rows * 3, cols, image_size, image_size))
    imgs = np.vstack(np.split(imgs, rows, axis=1))
    imgs = imgs.reshape((rows * 3, -1, image_size, image_size))
    imgs = np.vstack([np.hstack(i) for i in imgs])
    imgs = upscale(imgs)
    plt.figure(figsize=(8,16))
    plt.axis('off')
    plt.title
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【核心算法篇十三】《DeepSeek自监督学习：图像补全预训练方案》
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02-19 838
根据，自监督学习通过设计巧妙的"预训练任务"（Pretext Task），让模型在无标签数据中自动学习图像语义特征。而图像补全正是这类任务的典型代表：通过让AI预测被遮挡的图像区域，迫使它理解物体结构、纹理特征乃至场景上下文关系。以图像补全为例，原始完整图像无需任何人工标注，只需随机遮盖部分区域（如使用矩形mask），即可生成"问题-答案"对：被遮盖区域为待预测目标，其余部分作为输入特征。这个过程类似提到的拼图任务，但难度更高——不仅要判断局部位置关系，还要生成符合语义的像素内容。
基于深度学习的图像修复系统设计与实现（附源码）
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
03-18 1642
本项目构建基于 深度学习 的 图像修复系统，结合 Transformer + CNN + 扩散模型 提升修复质量，适用于 照片恢复、医学影像填补、视频修复 等场景。系统采用 Swin Transformer 进行高效特征提取，扩散模型提升细节填补，并通过 知识蒸馏、剪枝、量化 进行 轻量化优化，适配 Jetson Nano、移动端。此外，支持 文本 + 深度信息引导修复，增强语义控制。实验表明，优化后的模型在 Places2 数据集 上 SSIM 达 95.4%，推理速度提升 2.5 倍。
【深度学习】GAN生成对抗网络：原理、应用与发展
欢迎来到我的优快云个人博客主页！
03-25 2506
本文介绍了一种生成模型——GAN（生成对抗网络）。GAN作为深度学习领域的重要创新，不仅在学术界引起了广泛关注，也在工业界找到了丰富的应用场景。GAN中的两个网络通过对抗训练不断提升自己的能力：生成器努力生成更逼真的数据以欺骗判别器，判别器则努力提高自己的鉴别能力。如果你想要更详细地了解某个特定的GAN变体或应用场景，可以告诉我，我可以为你提供更深入的内容。条件GAN通过引入额外的条件信息（如类别标签），使生成器能够生成特定类别的数据。
生成对抗网络（GAN）：深度学习领域的革命性突破
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
08-30 1566
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是由等人于2014年提出的一种革命性生成模型框架。GAN的核心思想是通过两个神经网络相互对抗的过程来学习数据分布——一个是生成器（Generator），试图生成逼真的假数据；另一个是判别器（Discriminator），试图区分真实数据和生成器产生的假数据。这种对抗过程使得两个网络在竞争中共同进步，最终生成器能够产生高度逼真的数据。GAN的提出被认为是深度学习领域过去十年中最有趣的想法。
深度学习毕业设计题目：计算机视觉、GAN、强化学习、300 个创新题目
Hai_Lang_IT的博客
09-27 1163
深度学习相关毕业设计选题方向，重点涵盖计算机视觉、生成对抗网络(GAN)和语音识别与合成三大领域。在计算机视觉方向，提供了基于深度学习的图像分类、目标检测、分割等150多个具体选题；GAN方向包含图像生成、风格迁移等创新选题；语音识别与合成方向则列举了从语音识别到情感分析等多样化选题。文章还给出了选题建议，强调选题需考虑难易度、工作量等因素，并提供了选题帮助渠道。这些选题紧跟技术前沿，涵盖实际应用场景，为计算机相关专业学生提供了丰富的毕设选题参考。
63、强化学习与生成对抗网络：原理、应用与训练
y9z0a1b的博客
09-26 34
本文深入探讨了强化学习与生成对抗网络（GAN）的基本原理、核心算法及其广泛应用。强化学习通过智能体与环境的交互和奖励机制，实现最优决策学习，广泛应用于游戏、机器人和医疗等领域；GAN则通过生成器与判别器的对抗训练，生成高度逼真的新数据，在图像生成、数据增强、图像编辑等方面表现出色。文章还详细分析了GAN的训练过程、常见问题如模式崩溃与训练不稳定，并提供了应对策略，最后展望了两种技术在未来自动驾驶、医疗诊断等领域的应用前景。
1、深度学习入门：原理、应用与实践
github5actions的博客
10-16 14
本文全面介绍了深度学习的原理、应用与实践，涵盖从基础概念到高级技术的多个方面。内容包括深度学习的定义与发展、编程环境搭建、主流框架使用（如TensorFlow和PyTorch）、数学基础、神经网络结构（如CNN和RNN），以及在图像识别、语言处理、艺术生成等领域的广泛应用。同时，文章还探讨了深度学习的操作流程、工具使用要点、职业发展建议、未来趋势及面临的挑战与应对策略，旨在帮助初学者系统入门并深入理解这一前沿技术领域。
深入了解深度学习模型：CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM与DBN
威哥说编程
03-24 1452
深度学习领域中的每个模型都有其独特的优势和适用场景。通过深入了解这些模型的工作原理、应用与优势，我们可以更好地根据实际问题选择合适的模型进行解决。随着技术的不断发展，这些模型也在不断进化，为我们带来更多智能化的应用解决方案。无论是在图像处理、自然语言处理、强化学习，还是在图数据分析等领域，这些模型的贡献都非常巨大。
29、生成对抗网络与深度强化学习的探索
github5actions的博客
11-13 16
本文深入探讨了生成对抗网络（GAN）与深度强化学习（RL）的核心原理、发展历程及实际应用。介绍了GAN中生成器与判别器的对抗训练机制及其多种变体，如DCGAN、CycleGAN和SRGAN等在图像生成与转换中的广泛应用。同时，文章阐述了深度强化学习的基本框架，包括智能体与环境的交互机制、DQN的突破性进展，并通过OpenAI Gym的CartPole实例展示了强化学习的实现过程。此外，还回顾了AlphaGo等里程碑式应用，展望了二者在未来人工智能发展中的融合潜力与研究方向。
深度学习之图像修复
热门推荐
雨石
03-19 6万+
图像修复问题就是还原图像中缺失的部分。基于图像中已有信息，去还原图像中的缺失部分。从直观上看，这个问题能否解决是看情况的，还原的关键在于剩余信息的使用，剩余信息中如果存在有缺失部分信息的patch，那么剩下的问题就是从剩余信息中判断缺失部分与哪一部分相似。而这，就是现在比较流行的PatchMatch的基本思想。
深度学习驱动的图像修复技术
"本文探讨了深度学习在图像修复领域的应用，特别是基于卷积神经网络（CNN）的方法。文章提到了图像修复的关键在于利用图像中已有的信息去恢复缺失部分，并介绍了PatchMatch的基本思想。随着CNN的发展，其在高层捕获...
【文献阅读】DP-Site：一种基于双重深度学习的蛋白质-肽相互作用位点预测方法
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研究团队开发了一款名为DP-Site的AI工具，仅需分析蛋白质的氨基酸序列（“设计图”），就能精准锁定小分子药物的潜在“靶点”。DP-Site的核心创新在于其 “双专家会诊”模式。一位是“图像专家”，擅长分析序列的局部结构特征；另一位是“语义专家”，擅长理解序列的全局上下文信息。两者协同工作，使其预测综合性能（F1分数）达到0.661，超越此前所有方法。
【CNN与卷积神经网络（吴恩达）】卷积神经网络学习笔记
qq_62361050的博客
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池化层类似卷积运算，在这里举一个最大池化的例子，即在一个4x4的图像中采用一个2x2的核，这个《核》只是对对应区域进行取最大值计算，以步长为2进行移动计算，在每次计算中取区域中的最大值，这样就可以提取出图像中的最显著的特征。以下是对于三维卷积中一些尺寸数据的描述，和二维卷积相似，只不过在n x n后面新加了一个尺寸数据nc，这个nc即表示图像的通道数，剩余对于输出图像的尺寸的计算公式和二维卷积下的一模一样。这种卷积下的卷积核和二维卷积是一样的，只不过由于有三个图像矩阵，所以应该对应有三层卷积核，即。
基于深度学习的肾结石检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
ningfoshao8678的博客
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本文介绍了基于YOLO目标检测算法开发的肾结石检测系统。该系统支持图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测，包含用户登录、多模型切换等功能。技术栈采用Python3.10、PyQt5和SQLite，对比了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型性能，其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最快(56.1ms)。系统在17000张肾脏影像数据集上训练，mAP@0.5达90%，F1值0.86，能有效识别肾结石位置并显示置信度。
深度学习理论与实战：反向传播、参数初始化与优化算法全解析
2501_92613722的博客
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深度学习训练核心闭环：精准算梯度、合理初始化参数、高效更参数 反向传播：链式求导为基，从损失反向回溯算梯度，附 Sigmoid 实例 参数初始化：讲手动 / 经典方法，Module 初始化技巧与核心原则、选择 优化算法：SGD 为基，动量法 / Adagrad/RMSProp/Adadelta/Adam 解析与对比 核心总结：反向传播、初始化、优化算法要点及训练细节
深度学习中 z-score 标准化理解
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摘要： z-score标准化是深度学习中关键的数据预处理方法，通过将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，有效提升模型训练效率并消除特征量纲差异。其核心公式为z=(x-μ)/σ，适用于加速收敛、平衡多特征权重及异常值检测等场景。与Min-Max归一化相比，z-score对异常值更鲁棒，是神经网络训练的首选方法。需注意避免数据泄露问题（测试集必须使用训练集的μ和σ），并处理标准差为0的特殊情况。批量归一化(BatchNorm)是z-score的动态扩展版本。
基于深度学习的网络流量异常检测系统
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授权委托书识别技术：利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析
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摘要：授权委托书识别技术利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析，通过OCR和NER技术精准提取关键字段，准确率达98%以上。该系统具备批量处理、自适应学习、风险预警等功能，处理效率较人工提升数十倍，已广泛应用于政务、金融、法律等领域。该技术不仅大幅提升业务办理效率，还通过本地化部署确保数据安全，正推动多行业数字化转型，未来将与区块链等技术进一步融合，构建更完善的数字化授权解决方案。（149字）
【深度学习新浪潮】用AI工具解析美联储新闻，搭建量化投资分析流水线
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智能守恒_HengAI
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用AI工具解析美联储新闻，本质是将“定性政策信号”转化为“定量分析指标”，让投资决策更高效、更客观。本文搭建的流水线仅需50行核心代码，即可实现从新闻采集到资产预测的全流程自动化。未来可进一步优化的方向：一是引入大语言模型（如GPT-4o）做政策文本深度解读，挖掘“点阵图分歧”“官员立场博弈”等隐性信息；二是接入实时交易数据，构建“新闻→信号→交易”的闭环策略。
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