简介:深度学习包括监督学习、非监督学习和半监督学习。生成对抗网络GANs已经成为非监督学习中重要的方法之一,其相对于自动编码器和自回归模型等非监督学习方法具有能充分拟合数据、速度较快、生成样本更锐利等优点。GANs模型的理论研究进展很迅速,原始GANs模型通过MinMax最优化进行模型训练;条件生成对抗网络CGAN为了防止训练崩塌将前置条件加入输入数据;深层卷积生成对抗网络DCGAN提出了能稳定训练的网络结构,更易于工程实现;InfoGAN通过隐变量控制语义变化;EBGANAk-量模型角度给出了解释;ImprovedGAN提出了使模型训练稳定的五条经验;WGAN定义了明确的损失函数,对G&D的距离给出了数学定义,较好地解决了训练坍塌问题。GANs模型在图片生成、图像修补、图片去噪、图片超分辨、草稿图复原、图片上色、视频预测、文字生成图片、自然语言处理和水下图像实时色彩校正等各个方面获得了广泛的应用。
简介:以和利时公司的SmartPro系统为依托,针对职业实践教学要求设计出接近生产实际的DCS系统仿真方案,其包含电厂控制系统仿真和SmartPro系统组态两部分。DCS系统仿真的训练极大地提高了学生的动手能力和工程实践能力,对其他类似实践教学设计有一定的指导意义。
简介:介绍服务质量(QoS)的基本概念和Dynamips思科网络模拟软件,利用Dynamips模拟软件分别模拟仿真QoS常采用的PQ、CQ、CBWFQ、LLQ四种方式。分别从理论和实践两方面结合教学,可使学生对QoS获得深刻的理解。