最新版gg修改器8.58_最新版gg修改器使用教程

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论文《Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》的 TensorFlow 实现，这是一个稳定的生成对抗网络。

上图展示了生成器 G 的架构，它使用四个转置卷积进行上采样，即将 100 维的随机变量恢复到图像。这个项目为了防止判别器器网络收敛过快，当判别器迭代一次生成器网络会连续迭代两次，这和原论文不太一样。

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks

• GitHub star：4242
• 实现框架：PyTorch

因为 CycleGAN 的原实现是用 Lua 写的，因此很多研究者使用该项目复现图像到图像的转换。CycleGAN 的主要想法是训练两对生成器-判别器模型以将图像从一个领域转换为另一个领域。在这过程中我们要求循环一致性，即在对图像应用生成器后，我们应该得到一个相似于原始 L1 损失的图像。因此我们需要一个循环损失函数（cyclic loss），它能确保生成器不会将一个领域的图像转换到另一个和原始图像完全不相关的领域。

该项目是配对、非配对的图像到图像转换的 PyTorch 实现。

强化学习

Deep Reinforcement Learning for Keras

• GitHub star：2639
• 实现框架：Keras

keras-rl 让人们可以轻松使用当前最佳的深度强化学习算法，使用 Keras 实现，并结合了 OpenAI Gym 来构建项目。

目前该项目实现了以下算法：

• Deep Q Learning (DQN)
• Double DQN
• Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
• Continuous DQN (CDQN or NAF)
• Cross-Entropy Method (CEM)
• Dueling network DQN (Dueling DQN)
• Deep SARSA

DQN-tensorflow

• GitHub star：1610
• 实现框架：TensorFlow

论文《Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning》的 TensorFlow 实现。

该实现包括：Deep Q-network 和 Q-learning

• 经验重放记忆
• 减少持续更新的相关性
• 用于 Q-learning 目标的网络由于区间问题而经过修改
• 减少目标和预测 Q 值之间的关联

无监督学习

MUSE: Multilingual Unsupervised and Supervised Embeddings

• GitHub star：1298
• 实现框架：PyTorch

MUSE 是一个多语言词嵌入的 Python 库，其目的是为社区提供当前最佳的基于 fastText 的多语言词嵌入，以及用于训练和评估的大规模高质量双语词典。

该项目使用了两种方法，一种是使用双语词典或相同字符串的监督方法，另一种是没有使用任何平行数据的无监督方法。

Domain Transfer Network (DTN)

• GitHub star：654
• 实现框架：TensorFlow

论文《Unsupervised Cross-Domain Image Generation》的 TensorFlow 实现，下图是其模型架构概览。

以上是各类别主要流行的模型简介，还有很多优秀的项目并没有展示，读者根据该平台与具体的需求筛选模型。

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