GAN实验

In this guide, we explore how to implement GAN (Generative Adversarial Networks) using MatConvNet. MatConvNet is a MATLAB toolbox that simplifies deep learning network construction, enabling users to build GAN models with ease. This tutorial covers the setup, installation, and steps needed to create

利用 PyTorch 实现的 reid-GAN，可使用原始的 Matlab 代码。经改进后，使用简化模型，Rank@1 达到 93.55%，mAP 达到 90.67%。采用了“随机擦除”数据增强方法，重排序策略用于优化结果。修改模型结构，添加了线性层、BatchNormalization 层和 ReLU。需安装 Python 2.7、PyTorch 0.2.0_3 和 Torchvision。数据集准备：同 ID 的图像放置在一个文件夹中。

生成对抗网络（GAN）在超声CT图像重建中具有重要应用价值。这种模型能够有效学习和重建医学图像，为医疗影像处理领域带来了新的突破。GAN模型的引入，标志着超声CT图像重建技术迈向了一个新的阶段。

TP-GAN是基于ICCV17论文的Tensorflow实现，从任何姿势下的单个面部图像中恢复同一个人的正面面部图像。介绍了该算法及其在MultiPIE数据集上的应用。详细信息包括使用Matlab脚本进行输入数据裁剪和预训练模型的优化。如需访问原始MultiPIE数据集，请联系。代码最初使用Tensorflow 0.12编写，但也欢迎其他版本的实现。预计更多功能将在未来发布。

田纳西州进行的 STAR 实验随机分配学生和老师，通过比较不同班级类型学生的成绩评估班级规模的影响。该实验的结论对理解减小班级规模的效果具有重要意义。

应用 SQL 语言增强数据安全性 理解各种 SQL 语句 巩固 SQL 知识

实验环境： 操作系统：Win7 软件：MATLAB 7.0 PCA人脸识别实验： 在MATLAB工作路径下创建人脸库： 训练集：TrainDatabase 测试集：TestDatabase 人脸图片来自ORL数据库，实验包括： 训练阶段 测试阶段

使用 MATLAB 软件求解一元和多元函数的泰勒多项式和泰勒级数。 了解 MATLAB 函数 taylor 和 Maple 函数 mtaylor 求泰勒多项式的调用格式和用法。

该报告详细介绍了数据库实验五中 SQL 语言的操作，包括代码和截图，步骤明确。

这个存储库实现了董玉迪、王华霞和姚玉东的论文《使用条件GAN进行一比特多用户大规模MIMO的信道估计》。数据集包括通道数据和量化信号数据，可在TensorFlow 2.0上运行cGAN以执行通道估计。每个时期的结果保存在“cGAN_python / Results”文件夹中。