Đặc khu Hành chính Hồng Kông, Trung Quốc
LixiangHan/GANs-for-1D-Signal
implementation of several GANs with pytorch
🎛️ GANs sinh tín hiệu 1D bằng PyTorch: DCGAN, WGAN, WGAN-GP
Ba dạng GAN cho tín hiệu 1D bằng PyTorch, thử nghiệm thực tế trên Raman spectra.
Repo LixiangHan/GANs-for-1D-Signal cài đặt ba kiến trúc GAN bằng PyTorch: DCGAN, WGAN và WGAN-GP, dùng để sinh tín hiệu 1D. Tác giả dùng Raman spectra — dấu ấn phổ của vật liệu trong hóa học — làm dữ liệu huấn luyện.
✨ Điểm nổi bật
- DCGAN: sinh tín hiệu 1D theo cơ chế CNN gắn transposed conv.
- WGAN: dùng Wasserstein loss để ổn định huấn luyện.
- WGAN-GP: thêm gradient penalty, dùng RMSprop thay Adam vì kết quả tốt hơn.
- Dữ liệu thực tế: Raman spectra dài 1824 điểm.
- So sánh trực quan: GIF minh họa quá trình hội tụ của từng mô hình.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với GAN thường sinh ảnh 2D, repo này tập trung vào tín hiệu 1D — nhỏ gọn nhưng đủ dùng cho các bài toán Chemometrics. Việc dùng RMSprop thay Adam trong WGAN-GP cho thấy tinh chỉnh thực tế theo dữ liệu.
#GAN #PyTorch #WGAN #RamanSpectra #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠
GFPGAN aims at developing Practical Algorithms for Real-world Face Restoration.
A Tensorflow implementation of GAN, WGAN and WGAN with gradient penalty.
Programming assignments and quizzes from all courses within the GANs specialization offered by deeplearning.ai
GAN and VAE implementations to generate artificial EEG data to improve motor imagery classification. Data based on BCI Competition IV, datasets 2a. Final project for UCLA's EE C247: Neural Networks and Deep Learning course.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface. The fastest local inference engine in the world.