机器学习

所有代码基于Python3.5 + Tensorflow2.0

运行实例

application.py

import zhongrj.model.STN_CNN as STN_CNN
import zhongrj.model.DCGAN as DCGAN
import zhongrj.model.DiscoGAN as DiscoGAN
import zhongrj.model.DQN as DQN
import zhongrj.model.DDPG as DDPG
import zhongrj.model.AutoEncoder as AutoEncoder
import zhongrj.model.FCN as FCN
application = [
    STN_CNN.mnist_distortions,  # 侦测并识别图片中的数字
    STN_CNN.catvsdog,  # 猫狗大战
    DCGAN.generate_mnist,  # 生成mnist数字
    DCGAN.generate_anime_face,  # 生成二次元妹子
    DiscoGAN.transform_mnist,  # mnist数字颜色转换
    DiscoGAN.transform_face(),  # 真人二次元转换
    DQN.cart_pole(),  # CartPole小游戏
    DDPG.cart_pole(),  # CartPole小游戏
    AutoEncoder.encode_decode_mnist(),  # AutoEncoder手写数字
    AutoEncoder.semi_supervised_mnist(),  # 手写数字Semi-Supervised
    FCN.mnist_segmentation(),  # 手写数字分隔
]
if __name__ == '__main__':
    application[0]()

实例介绍

sample 1 侦测并识别图片中的数字

Spatial Transformer Network + CNN

sample 2 侦测并识别图片中的猫狗

Spatial Transformer Network + CNN (未完成)

sample 3 生成mnist手写数字

DCGAN

sample 4 生成二次元妹子

DCGAN(未完成)

sample 5 转换mnist颜色

DiscoGAN

sample 6 真人二次元转换

DiscoGAN(未完成)

sample 7 8 CartPole小游戏

DQN、DDPG

sample 9 手写数字Encoder

AutoEncoder

sample 10 可视化CNN

CNN