navmesh 生成网络

动态生成navmeshi-进击的新版NavMesh系统：看我飞檐走壁

http://forum.china.unity3d.com/thread-25421-1-1.html0x00 前言 unity5.6作为Unity5最后的一个版本,的确起到了一个承上启下的作用.除了上一篇文章<进击的AssetBundles和它的工具们>中提到的AssetBundles-Browser,本文还会介绍另一个在Github开源的,用于Unity5.6+的新寻路功能. 0x01 曾经的痛点 Unity5.6之前的navmesh系统的确操作起来十分容易上手,门槛很低.我们只需要将场

对抗生成网络-图像卷积-mnist数据生成(代码) 1.tf.layers.conv2d(卷积操作) 2.tf.layers.conv2d_transpose(反卷积操作) 3.tf.layers.batch_normalize(归一化操作) 4.tf.maximum(用于lrelu) 5.tf.train_variable(训练中所有参数) 6.np.random.uniform(生成正态数据

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

networkx生成网络的子网计算

当我们用networkx生成网络时,节点之间的关系是随机的,很多时候我们生成的一个网络,存在不止一个子网,也就是说任意两个节点之间不一定连通 当我们想生成一个任意两点都能连通的网络时,就需要去判断生成的网络是不是只有一个子网,此时我们可以通过numpy的一个函数去判断 number_connected_components 这个函数返回的值代表网络中的子网个数,如果我们想生成只有一个子网的网络时,我们可以通过它来判断,以ER网络为例 while 1: er = nx.erdos_renyi_gr

指针生成网络(Pointer-Generator-Network)原理与实战

指针生成网络(Pointer-Generator-Network)原理与实战   阅读目录 0 前言 1 Baseline sequence-to-sequence 2 Pointer-Generator-Network 3  Coverage mechanism 4 实战部分 4.1 DataSet 4.2 Experiments 4.3 Evaluation 4.4 Results 5 References 回到顶部 0 前言 本文主要内容:介绍Pointer-Generator-Netwo

一、生成网络表--create Netlist

Orcad Capture原理图篇 一.生成网络表--create Netlist 1.操作: .dsn文件--Tools--create Netlist 出现如下对话框--默认不进行更改--点击确定 在此过程中若没有出现中断--则表示已经生成网络表成功--会出现如下三个文件 正常情况下生成的网络表是一个文件夹的模式,会在dsn的文件夹里生成一个子文件夹--命名为Allegro 2.常见错误及解决办法 1.封装属性没有填写 生成网络表过程中出现如下窗口--只是表明生成网络表失败--并没有提示错误

对抗生成网络GAN

  该方法常用于: 图像生成 图像修复,训练用了MSE+Global+Local数据,其中Global+Local判别式用于全局+局部一致性. 图像超分辨率重构   GAN的基本原理,主要包含两个网络,G(Generator)和D(Discriminator),含义如下:(以图像生成为例) G是一个生成图片的网络,它接收一个随机的噪声z,通过这个噪声生成图片,记做G(z). D是一个判别网络,判别一张图片是不是"真实的".它的输入参数是x,x代表一张图片,输出D(x)代表x为真实图片的

networkx生成网络

ER随机网络,WS小世界网络,BA无标度网络的生成 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt #ER随机网络 #10个节点,连接概率为0.6 er = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.6) #节点在同心圆上分布 ps = nx.shell_layout(er) #在1*3的画板中显示于第一格 plt.subplot(131) plt.title('ER') nx.draw(er, ps, with_label

对抗生成网络 Generative Adversarial Networks

1. Basic idea 基本任务:要得到一个generator,能够模拟想要的数据分布.(一个低维向量到一个高维向量的映射) discriminator就像是一个score function. 如果想让generator生成想要的目标数据,就把这些真实数据作为discriminator的输入,discriminator的另一部分输入就是generator生成的数据. 1. 初始化generator和discriminator. 2. 迭代: 固定generator的参数,更新discrimi

RPN（区域生成网络）

转:懒人元(侵删) RPN全称是Region Proposal Network,Region Proposal的中文意思是“区域选取”,也就是“提取候选框”的意思,所以RPN就是用来提取候选框的网络. 1. RPN的意义 RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中,专门用来提取候选框,在RCNN和Fast RCNN等物体检测架构中,用来提取候选框的方法通常是Selective Search,是比较传统的方法,而且比较耗时,在CPU上要2s一张图.所以作者提出RPN,专门用来提

快速生成网络mp4视频缩略图技术

背景 由于网络原因,在下载视频之前我们往往会希望能够先生成一些视频的缩略图,大致浏览视频内容,再确定是否应花时间下载.如何能够快速得到视频多个帧的缩略图的同时尽量少的下载视频的内容,是一个值得研究的问题. 思路 众所周知,不考虑音频.字幕的话,视频是由多个图像帧拼接而成的,因此我们的目标也就是尽量只下载视频中我们想下载的帧图片,而忽略其他的信息,那么就需要获得对应帧在文件中所在的位置.大小.以及编码格式,为此,首先需要了解视频容器的格式,由于日常生活中h264编码的mp4格式用得比较多,所以这里

Xcode7修改模块生成网络权限（ATS配置）

直接找    前往->前往文件夹->然后复制下面的路径填入框内,回车就能看到想要替换的文件夹了 /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/Library/Xcode/Templates/Project Templates/iOS/Application/Cocoa Touch Application Base.xctemplate 找到TemplateInfo.plist文件

【GAN学习笔记】对抗式生成网络入门

今天观看学习了一下台大李宏毅所讲授的 <Introduction of Generative Adversarial Network (GAN)>,对GAN有了一个初步的了解. GAN的基本概念 首先,GAN(Generative Adversarial Network )应该怎样发音呢? GAN的读法可以读G A N,三个字母分开读,也可以读作gàn. GAN主要包含一个Gnenrator和一个Discriminator.......

用MXNet实现mnist的生成对抗网络(GAN)

用MXNet实现mnist的生成对抗网络(GAN) 生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)由一个生成网络与一个判别网络组成.生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本.判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出,其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来.而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络.两个网络相互对抗.不断调整参数,最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真

生成对抗网络（GAN）

GAN的全称是 Generative Adversarial Networks,中文名称是生成对抗网络.原始的GAN是一种无监督学习方法,巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型. 1 GAN的原理 GAN的基本原理很简单,其由两个网络组成,一个是生成网络G(Generator) ,另外一个是判别网络D(Discriminator).它们的功能分别是: 生成网络G:负责生成图片,它接收一个随机的噪声 $z$,通过该噪声生成图片,将生成的图片记为 $G(z)$. 判别网络D:负责判别一张图片是真实

python生成组织架构图(网络拓扑图、graph.editor拓扑图编辑器)

Graph.Editor是一款基于HTML5技术的拓补图编辑器,采用jquery插件的形式,是Qunee图形组件的扩展项目,旨在提供可供扩展的拓扑图编辑工具, 拓扑图展示.编辑.导出.保存等功能,此外本项目也是学习HTML5开发,构建WebAPP项目的参考实例. 请访问此地址查看效果:http://demo.qunee.com/editor/ 入门实例: <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title&g

2019-3-10——生成对抗网络GAN---生成mnist手写数字图像

""" 生成对抗网络(GAN,Generative Adversarial Networks)的基本原理很简单: 假设有两个网络,生成网络G和判别网络D.生成网络G接受一个随机的噪声z并生成图片, 记为G(z):判别网络D的作用是判别一张图片x是否真实,对于输入x,D(x)是x为真实图片的概率. 在训练过程中, 生成器努力让生成的图片更加真实从而使得判别器无法辨别图像的真假, 而D的目标就是尽量把分辨出真实图片和生成网络G产出的图片,这个过程就类似于二人博弈, G和D构成了一

原始的生成对抗网络GAN

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 1.简介: GAN的两个模型 判别模型:就是图中右半部分的网络,直观来看就是一个简单的神经网络结构,输入就是一副图像,输出就是一个概率值,用于判断真假使用(概率值大于0.5那就是真,小于0.5那就是假),真假也不过是人们定义的概率而已. 生成模型:生成模型要做什么呢,同样也可以看成是一个神经网络模型,输入是一组随机数Z,输出是一个图像,不再是一个数值.从图中可以看到,会存在两个数据集,一个是真实数据集,这好说,另一

利用tensorflow训练简单的生成对抗网络GAN

对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的. 原理方面,对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程.整个网络训练的过程中, 两个模块的分工 判断网络,直观来看就是一个简单的神经网络结构,输入就是一副图像,输出就是一个概率值,用于判断真假使用(概率值大于0.5那就是真,小于0.5那就是假) 生成网络,同样也可以看成是一个神经网络模型,输入是一组随机数Z,输出是

生成对抗网络（Generative Adversarial Network）阅读笔记

笔记持续更新中,请大家耐心等待 首先需要大概了解什么是生成对抗网络,参考维基百科给出的定义(https://zh.wikipedia.org/wiki/生成对抗网络): 生成对抗网络(英语:Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习.该方法由扬·古德费洛等人于2014年提出.[1] 生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成.生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出

生成对抗式网络 GAN的理解

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059,感谢分享 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型.最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN. 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) 一.GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛

在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js (八）生成对抗网络 （GAN

Generative Adversarial Network 是深度学习中非常有趣的一种方法.GAN最早源自Ian Goodfellow的这篇论文.LeCun对GAN给出了极高的评价: “There are many interesting recent development in deep learning…The most important one, in my opinion, is adversarial training (also called GAN for Generativ

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import module from gradle如何设置
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