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生成式对抗网络GAN用MATLAB程序视频教程CGAN算法图像增强

视频课 5集全 次学习
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    内容简介

    《生成式对抗网络(GAN)3个算法与MATLAB程序详解视频》共7章95节视频,总学时1034分钟,合17.2小时。它是神经网络算法中几个典型且具有代表性的算法之一,在关于“生成图像数据”信号识别分类、回归预测问题中,是首选的算法。

    主要内容包括:视频课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献,生成式对抗网络(GAN)算法基本概念、理论证明介绍及流程步骤,流行网络函数程序详解生成手写数字及可改建议程序,自带函数程序再详解生成手写数字及可改可用程序模板,生成器G不同输入的结果及判别器D的真假判别与损失函数问题,最小二乘生成对抗网络LSGAN再解生成手写数字问题及两个算法对比程序,条件生成式对抗网络CGAN再解生成手写体数字问题及应用。

    全部免费提供MATLAB程序,免费提供辅导答疑,免费提供PPT课件

    【如何为己所用】:

    (1)只需具有自己的问题,代入所给的程序求解即可。

    (2)利用提供的程序即可完整得到论文写作所需的指标数据、论文用图。

    【前期基础】课程或知识

    (1)BP神经网络及其应用与MATLAB命令详解视频》

    (2)《卷积神经网络(CNN)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频》

    【后期选学】课程推荐

    (1)《长短时记忆网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》

    (2)《卷积神经网络(CNN)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频》

    (3)《深度强化学习(DRL)及其应用与MATLAB程序详解视频》

    识别分类或拟合预测算法视频课程】推荐:

    (1)BP神经网络及其应用与MATLAB命令详解视频》

    (2)《支持向量机(SVM)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频》

    (3)《卷积神经网络(CNN)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频》

    (4)《生成式对抗网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》

    (5)《遗传算法优化BP神经网络及其应用与MATLAB程序详解视频》

    (6)《循环神经网络(RNN)及其应用与MATLAB程序详解视频》

    (7)《长短时记忆网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频》

    (8)《粒子群算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频》

    (9)多目标遗传算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频

    (10)BP神经网络预测上证开盘指数与MATLAB程序视频》

    (11)粒子群算法优化支持向量机预测上证股指和MATLAB程序详解视频

    黑图看视频.jpg

    四、目  录

    第一章  视频课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献

    1、先看全面讲解9个关键重点问题和店主预言先告必看第三版(38+4分钟)

    2、GAN1_1视频讲些什么内容及能干什么说明11+3分钟,网络上免费“试看”

    3、GAN2_1MATLAB程序下载说明及亮点特点介绍4分钟,网络上免费“试看”

    4、GAN3_1慎拍不拍说明及学习基础要求与参考文献(12分钟,网络上免费“试看”

    第二章  生成式对抗网络(GAN)算法基本概念、理论证明介绍及流程步骤

    5、GAN4_1学习目的及生成式对抗网络GAN的基本思想8分钟)

    6、GAN4_2GAN的优缺点及其应用领域(13分钟)

    7、GAN5_1学习目的及参考网址及程序介绍(5钟)

    8、GAN5_2网络常用概念及网络工作流程(17分钟)

    9、GAN5_3激活函数作用及sigmoid优缺点(9分钟)

    10、GAN5_4tanh及ReLU等4个激活函数及优缺点(12分钟)

    11、GAN5_5常用4种学习率优化器算法简介(14分钟)

    12、GAN5_6损失函数构成及3个常用损失函数(12分钟)

    13、GAN5_7生成器G和判别器D的功能及结构与目的(10分钟)

    14、GAN5_8GAN的3个网络关系及其工作过程(13分钟)

    15、GAN5_9GAN常用记号及两个目标函数详解分析(16分钟)

    16、GAN5_10人脸图片生成实例及GAN工作过程(8分钟)

    17、GAN5_11GAN原论文算法流程及算法步骤(14分钟)

    18、GAN5_12GAN理论中命题及定理作用解读(18分钟)

    19、GAN5_13GAN程序现状分析及学习安排4分钟,网络上免费“试看”

    20、GAN5_14思考GAN算法步骤等7个问题(14分钟)

    21、GAN5_15总结GAN算法记号及理论等6个问题(7分钟)

    第三章  流行网络函数程序详解生成手写数字及可改建议程序

    22、GAN6_1学习目的及mnist手写体数据库介绍(11分钟,有程序)

    23、GAN6_2自学程序及程序块功能及其子函数介绍(9分钟,有程序)

    24、GAN6_3图像整形与归一化及设置真假标签(15分钟,有程序)

    25、GAN6_4噪声构成及生成器G架构与参数设置(12分钟,有程序)

    26、GAN6_5判别器D与G+D架构及参数调整(13分钟,有程序)

    27、GAN6_6生成器G权值共享与输出及损失函数类型(14分钟,有程序)

    28、GAN6_7训练D和G及参数共享用真标签1(16分钟,有程序)

    29、GAN6_8应用G生成4个不同迭代次数的图片(12分钟,有程序)

    30、GAN6_9程序可改8处及其改写建议(12分钟,有程序网络上免费“试看”

    31、GAN6_10思考程序美中不足及总结改进建议(14分钟,有程序)

    第四章  自带函数程序再详解生成手写数字及可改建议模板程序

    32、GAN7_1mnistAll数据库介绍及自学程序与建议(13分钟,有程序)

    33、GAN7_2程序7_1块功能及12个子函数功能简介(10分钟,有程序)

    34、GAN7_3图像处理之类型归一化零中心及整形子函数(13分钟,有程序)

    35、GAN7_4超参数设置及Adam优化器迭代公式(7分钟,有程序网络上免费“试看”

    36、GAN7_5命令dlarray功能及3个语法解读(14分钟,有程序)

    37、GAN7_6BN产生及作用与算法步骤12分钟,有程序)

    38、GAN7_7BN输入变量及BN层位置与语法(13分钟,有程序)

    39、GAN7_8初始化随机噪声及不使用GPU改写(7分钟,有程序)

    40、GAN7_9生成器G的设置及变量含义解读(8分钟,有程序)

    41、GAN7_10生成器G的网络结构图及BN位置(15分钟,有程序)

    42、GAN7_11判别器D的设置及结构示意图(13分钟,有程序)

    43、GAN7_12生成器Generator及3个函数语法详解(13分钟,有程序)

    44、GAN7_13dropout解决过拟合及函数详解(9分钟,有程序)

    45、GAN7_14判别器Discriminator语法详解(9分钟,有程序)

    46、GAN7_15求导函数dlgradient语法详解(4分钟,有程序)

    47、GAN7_16modelGradients更新权值阈值(16分钟,有程序)

    48、GAN7_17更新参数命令及dl类型转换命令等解读(5分钟,有程序)

    49、GAN7_18过程画图函数详解及几个关键函数(15分钟,有程序)

    50、GAN7_19样本随机排序及噪声生成与批次数据(10分钟,有程序)

    51、GAN7_20更新参数及画图与生成gif动画(11分钟,有程序)

    52、GAN7_21生成器G应用之输入噪声得到数字图像(14分钟,有程序)

    53、GAN7_22G和D结构及4个关键参数可改建议(10分钟,有程序)

    54、GAN7_23BN技术使用与损失函数及8处可改建议(13分钟,有程序)

    55、GAN7_24利用BN技术3个方案及运行时间对比(8分钟,有程序)

    56、GAN7_25思考如何认识和利用程序等9个问题9分钟,有程序)

    57、GAN7_26重点总结程序如何使用等几个问题(9分钟,有程序)

    第五章  生成器G不同输入的结果及判别器D的真假判别与损失函数问题

    58、GAN8_1G中输入3种不同噪声的生成图像分析(19分钟,有程序)

    59、GAN8_2判别器D对两种输入噪声的判别结果分析(18分钟,有程序)

    60、GAN8_3损失函数变形及其值到处处理(8分钟,有程序)

    61、GAN8_4损失函数画图及其动画演示分析(13分钟,有程序)

    62、GAN8_5噪声784维及二值黑白图像的5处改变(5分钟,有程序)

    63、GAN8_6改变之处及原因与动画设置的程序简析(14分钟,有程序)

    64、GAN8_7G中输入新噪声看生成结果分析4点结论(12分钟,有程序)

    65、GAN8_8真实图像输入及生成现象分析及思考问题(9分钟,有程序)

    66、GAN8_9生成图像输入及再生成现象分析及思考(6分钟,有程序网络上免费“试看”

    67、GAN8_10反复循环生成图像及再生成现象分析(7分钟,有程序)

    68、GAN8_11思考如何认识和使用程序等11个问题(13分钟,有程序)

    69、GAN8_12总结G和D及损失函数等重点关键问题(7分钟,有程序)

    第六章  最小二乘生成对抗网络LSGAN再解生成手写体数字问题及算法对比程序

    70、GAN9_1最小二乘生成-对抗网络原理与损失函数及其优势(12分钟,有程序)

    71、GAN9_2自学机会及保存损失函数值与程序运行计时(11分钟,有程序)

    72、GAN9_3D的激活函数有无及其损失函数关系解读(10分钟,有程序)

    73、GAN9_4程序9_2删除语句及运行时间对比(7分钟,有程序)

    74、GAN9_5损失函数图像对比分析及其结论(14分钟,有程序)

    75、GAN9_6输入噪声与G的生成图像对比分析(7分钟,有程序网络上免费“试看”

    76、GAN9_7判别器D对真假样本的判别结果对比11分钟,有程序)

    77、GAN9_8动画gif观看及其初步印象(10分钟,有程序)

    78、GAN9_9思考及总结如何认识损失函数与程序使用等问题(9分钟,有程序)

    第七章  条件生成式对抗网络CGAN再解生成手写体数字问题及扩展

    79、GAN10_1CGAN学习内容及待解决问题(8分钟,有程序网络上免费“试看”

    80、GAN10_2CGAN基本信息及其结构图与优化函数(17分钟,有程序)

    81、GAN10_3自学机会与建议及真实样本数据处理(11分钟,有程序)

    82、GAN10_4settings及嵌入层函数语法(16分钟,有程序)

    83、GAN10_5嵌入层与输入层及第1全连接层结构关系(6分钟,有程序)

    84、GAN10_6生成器G的结构及其函数语法(10分钟,有程序)

    85、GAN10_7判别器D的结构及其函数语法(10分钟,有程序)

    86、GAN10_8终止条件与数据洗牌及批次迭代(10分钟,有程序)

    87、GAN10_9梯度计算函数与损失函数及工作过程(15分钟,有程序)

    88、GAN10_10更新G和D参数及过程画图与程序计时(10分钟,有程序)

    89、GAN10_11条件内容与个数及权值均匀分布(11分钟,有程序)

    90、GAN10_12条件y0作用及嵌入层EM结构示意(11分钟,有程序)

    91、GAN10_13按指定条件顺序生成图像并显示(12分钟,有程序)

    92、GAN10_14按指定数字结构和行列生成图像(9分钟,有程序网络上免费“试看”

    93、GAN10_15思考如何认识和利用GAN10_1程序(8分钟,有程序)

    94、GAN10_16思考条件实现与3个作业及类似算法(10分钟,有程序)

    95、GAN10_17总结条件生成式对抗网络学习要点(9分钟,有程序)

    五、下载文件

    附件1_必先看_生成式对抗网络算法及程序视频学习指导.doc

    附件2_GAN网络与程序视频_PPT.rar

    附件3_GAN全部程序m_郑一.rar

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    3、第2版小波分析与应用和MATLAB程序详解视频科研技术教育数学答疑

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    4、第3版经验模态分解和希尔伯特黄变换应用和MTALAB程序分析视频

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    5、第2版傅里叶变换傅立叶频率幅值信号分析算法教育视频和MTALAB程序

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    6、非局部均值滤波类算法与应用和MATLAB程序详解视频科研技术算法

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    7、第2版最小二乘法与MATLAB程序详解视频课程数据分析回归预测

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    8、随机变量数据分析与处理和MATLAB程序详解视频教程

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    9、第2版改进的经验模态分解(MEEMD)与排列熵(PE)算法和MATLAB程序详解视频

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    10、第2BP神经网络及其应用与MATLAB命令详解视频

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    11、第2版遗传算法(GA)及其约束条件工具箱应用与MATLAB程序详解视频

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    12、第2.5版卷积神经网络(CNN)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频

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    13、支持向量机(SVM)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频

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    14、粒子群优化算法(PSO)及其路径配置优化应用与MATLAB程序详解视频

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    15、遗传算法优化BP神经网络及其应用与MATLAB程序详解视频

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    16、模拟退火算法(SA)及其应用与MATLAB程序详解视频

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    17、第2版变分模态分解(VMD)及其应用与MATLAB程序详解视频

    https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_1572002?spm=qingketang.24510471.0.0.160551f8qoeKDU

    18、循环神经网络(RNN)及其应用与MATLAB程序详解视频

    https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3675001?spm=qingketang.24510471.0.0.47d351f83DgbG1

    19、长短时记忆网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频

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    20、生成式对抗网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频

    https://jiaoyu.taobao.com/course/TBJY_3084112?spm=qingketang.24510471.0.0.77f351f8J3ewfJ

    21、强化学习(RL)及其应用与MATLAB程序详解视频

    https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3179062?spm=qingketang.24510471.0.0.340751f83r7clZ

    22、深度强化学习(DRL)及其应用与MATLAB程序详解视频

    https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3551159?spm=qingketang.24510471.0.0.20d051f8jo5prn

    23、辅助正则粒子滤波与应用和MATLAB程序详解视频

    https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3675002?spm=qingketang.24510471.0.0.1e1d51f8oJ3B1f

    24、交易操作用深度强化学习AC算法与MATLAB程序

    https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3996003?spm=pc_detail.29232929/evo365560b447259.202205.1.42417dd6UKFRI1

    25、第3Python程序及傅里叶变换与应用详解视频

    https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4862067?spm=qingketang.24510471.0.0.41fc51f8l9DBBC

    26、交叉验证优化3个神经网络参数与应用和MATLAB程序详解视频

    https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4660145?spm=2013.1.0.0.7e182286IIvqif

    27、粒子群算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频

    https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4498113?spm=qingketang.24510471.0.0.291a51f8ZVY9Rj

    28、多目标遗传算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频

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    29、粒子群算法优化PID控制算法和MATLAB程序详解视频

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    30、强化学习设计器使用与MATLAB程序详解视频

    https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_5262003?spm=qingketang.24510471.0.0.474651f8RlQkTZ

    31、如何创建强化学习问题的MATLAB环境及程序详解视频

    https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_5285024?spm=qingketang.24510471.0.0.70b951f8926O6T

    32、如何创建强化学习问题的Simulink环境及程序详解视频

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    33B站:傅里叶变换快速入门及Python程序绘图详解视频

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    34B站:强化学习设计器操作简明版详解视频

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    35B站:BP神经网络MATLAB快速入门了解神经网络知识

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    36B站:创建强化学习MATLAB环境求解自己问题详解视频

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    43B站:多尺度排列熵算法与MATLAB详解视频

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    44B站:粒子群算法优化支持向量机预测上证股指和MATLAB程序详解视频

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    45B站:扩展卡尔曼滤波方法利用距离实现实时跟踪与MATLAB程序视频

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    46B站:观测方位利用扩展卡尔曼滤波方法实现实时跟踪与MATLAB程序视频

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    47B站:无迹卡尔曼滤波方法利用距离实现实时跟踪与MATLAB程序视频

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    48B站:卡尔曼滤波方法实现自由落体视频实时跟踪与MATLAB程序视频

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