生成对抗网络

本项目利用生成对抗网络 (GAN) 在 MATLAB 中构建了一个数字花卉图像数据集。该项目复用了来自 [1,3] 和 [2] 中代码和数据集，并包含以下主要部分： 数据获取: 项目首先从 TensorFlow 示例图像库下载花卉照片数据集。 生成器: 生成器网络负责生成逼真的花卉图像。 鉴别器: 鉴别器网络负责区分真实花卉图像和生成器生成的图像。 训练: 项目使用 500 个 epochs 对 GAN 进行训练。 参考文献 [1] (此处应填写参考文献1的具体信息) [2] (此处应填写参考文献2的具体信息) [3] (此处应填写参考文献3的具体信息)

生成对抗网络（GAN）的一个重要特性是其能够不仅仅生成新图像，还能操纵潜在向量以在两个生成的图像之间进行切换。例如，用户可以指定两个潜在向量的ID以及他们希望在这两个图像之间进行多少步的转换。这个过程的一个示例是展示了如何在十个步骤内从一个生成的成纤维细胞转换到另一个。此代码的修改版本可以在这里找到： https://ch.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-conditional-generative-adversarial-network.html 从第253行开始提供功能版本。

Matlab存档算法代码在人类嗅觉受体中揭示了模块化结构，涉及气味剂与嗅觉受体（OR）的成对相互作用网络。该存储库包含了用于模块化结构发现的Matlab实现中的分组算法。数据准备好在Cytoscape中导入，并与手稿一起审阅。系统要求：Matlab代码在Mac OS X 10.12-10.14上使用Matlab R2016b编写和测试，无需额外工具箱，仅需标准计算机和足够的RAM支持。

介绍了如何在Matlab中生成ER网络。通过代码示例，帮助读者理解ER网络的生成过程和基本原理。代码简洁明了，便于用户快速上手。 % ER网络生成示例 n = 100; % 节点数 p = 0.05; % 边连接概率 G = erdosRenyi(n, p); % 生成ER网络 function G = erdosRenyi(n, p) G = zeros(n, n); % 初始化邻接矩阵 for i = 1:n-1 for j = i+1:n if rand() < p xss=removed xss=removed>

本讲座探讨了在禽流感疫情中, 板蓝根的需求与大数据之间的关联。通过分析海量数据, 可以观察到禽流感爆发期间板蓝根销量激增的现象。大数据技术能够帮助我们深入理解公众对疾病的认知和行为模式, 为疫情防控提供科学依据。

这是一个用MATLAB编写的m文件，用于生成无标度网络。对于研究复杂网络的学术人士来说，这是一个非常有帮助的工具。

这个存储库包含了《深远未来的注视预测：使用对抗网络注视自我中心的视频》的实现，由张梦敏、耿敬德、林周慧、赵琦和冯佳诗在CVPR 2017上发表。请访问CVPR网站下载正式副本。补充材料可供下载。我们的TPAMI论文已被接受，这是CVPR论文的扩展版本。通过引入新问题，我们介绍了自我中心视频注视预测的新挑战。我们提出了一种新模型“深远注视（DFG）”，它基于生成对抗网络，在单个当前帧的条件下生成多个未来帧，并预测接下来几秒内的相应未来注视。我们通过并行添加DFG-P路径来扩展CVPR工作，该路径利用从当前帧提取的任务信息来预测凝视先验地图。通过DFG-G路径和DFG-P路径的融合，我们的模型显著提高了凝视预测的性能。

MATLAB开发中，使用join函数能够方便地联接成对的表格数据，提升数据处理效率和准确性。

Matlab开发的多目标电子对抗算法解决多目标优化问题，特别是在水循环算法方面。该算法通过电子对抗技术，在多个目标之间实现平衡与优化。

这篇文章讨论了物种之间共表达网络的比较分析，使用了名为“compare_PCMs.m”的Matlab管道脚本。输入数据来自Excel中的标准化基因表达样本表，每个表代表单个物种的数据集。测试数据集“expression_per_species_test.xlsx”是原始数据的子集。输出结果“ggc_（今日日期）.mat”包含多个结构化数据：成对相关矩阵（PCM）、每个数据集的表达相关性分析结果、比较监管相似性评分表等。