混沌系统以及机器学习模型 概述： 必要条件下： negative values of the sub Lyapunov exponents. 通过rc方法， 可以在参数不匹配的情况下，实现输入信号，混沌系统中实现同步； 第一段： 混沌系统的同步是一个非线性问题； 分析了混沌系统同步的历史， 和分类（ ...
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2019-11-29 10:35:55
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https://github.com/wchen342/SketchyGAN Abstract 从人体草图中合成逼真的图像是计算机图形学和视觉学中的一个具有挑战性的课题。现有的方法要么需要精确的边缘图，要么依赖于检索现有的照片。在这项工作中，我们提出了一种新颖的生成对抗网络(GAN)方法，它综合了包 ...
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2019-11-28 19:37:26
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ABSTRACT 在本文中，我们探讨了从线条生成逼真的人脸图像的任务。先前的基于条件生成对抗网络(cGANs)的方法已经证明，当条件图像和输出图像共享对齐良好的结构时，它们能够生成视觉上可信的图像。然而，这些模型无法合成具有完整定义结构的人脸图像，例如眼睛、鼻子、嘴巴等，特别是当条件线图缺少一个或多 ...
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2019-11-28 19:32:53
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Abstract 在这篇论文中，我们提出了自注意生成对抗网络(SAGAN)，它是用于图像生成任务的允许注意力驱动的、长距离依赖的建模。传统的卷积GANs只根据低分辨率图上的空间局部点生成高分辨率细节。在SAGAN中，可以使用来自所有特征位置的线索生成细节。此外，判别器可以检查图像中较远部分的细节特征 ...
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2019-11-28 19:06:50
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Abstract 许多图像到图像的翻译问题是有歧义的，因为一个输入图像可能对应多个可能的输出。在这项工作中，我们的目标是在一个条件生成模型设置中建立可能的输出分布。将模糊度提取到一个低维潜在向量中，在测试时随机采样。生成器学习将给定的输入与此潜在编码映射到输出。我们明确地鼓励输出和潜在编码之间的连接 ...
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2019-11-28 19:05:37
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摘要：无监督图像转换是计算机视觉领域中一个重要而又具有挑战性的问题。给定源域中的一幅图像，目标是学习目标域中对应图像的条件分布，而不需要看到任何对应图像对的例子。虽然这种条件分布本质上是多模态的，但现有的方法做了过度简化的假设，将其建模为确定性的一对一映射。因此，它们无法从给定的源域映像生成不同的输 ...
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2019-11-28 18:59:02
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Abstract 最近在两个领域上的图像翻译研究取得了显著的成果。但是在处理多于两个领域的问题上，现存的方法在尺度和鲁棒性上还是有所欠缺，因为需要为每个图像域对单独训练不同的模型。为了解决该问题，我们提出了StarGAN方法，这是一个新型的可扩展的方法，能够仅使用一个单一模型就实现多领域的图像翻译。 ...
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2019-11-28 18:57:21
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原始residual论文 "Deep Residual Learning for Image Recognition" 1. 训练深度神经网络的难处： 梯度爆炸/梯度消失 batchnorm等一系列方法较好的解决了这个问题 加深网络，模型退化（degradation） 2. residual着重要解 ...
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2019-11-24 15:56:01
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重构是 一种对软件进行修改的行为，但它并不改变软件的功能特征，而是通过让软件程序更清晰，更简洁和更条理来改进软件的质量。代码重构之于软件，相当于结构修改之于散文。每次人们对如何对代码进行重构的讨论就像是讨论如果对一篇文学作品进行修订一样无休无止。所有人都知道应该根据项目的自身情况来对代码进行重构，而 ...
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2019-11-21 22:40:32
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1、富在深山有远亲，穷在闹市无人知 2、三分颜色上大红 3、人在江湖、势成骑虎：骑在老虎背上，要下来不能下来。比喻事情中途遇到困难，但迫于形势，想停止也停止不了 4、人生最痛苦的时刻，很多时，是正视自己角色的时候 5、女人最懦弱的时刻，永远是面对她的真情挚爱之际 6、枕畔有人，心上却别有怀抱 7、克 ...
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2019-11-17 14:44:45
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