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图像生成:对抗生成网络(GAN)与深度卷积对抗生成网络(DCGAN)

本文以最直观的方式向初学者介绍生成对抗网络 (GAN) 的基本概念。目的是描述这种网络的工作,而无需深入研究相关的复杂数学,并以更实用的方式,以便读者可以开发自己的简单GAN。

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#生成对抗网络#深度学习#人工智能
生成式 AI:使用 Pytorch 通过 GAN 生成合成数据

为了欺骗鉴别器,生成器的目的是学习真实数据的分布并生成无法与真实数据区分开的合成数据。这里的一个问题是,对于相同的输入,它总是会产生相同的输出(想象一个图像生成器产生真实的图像,但总是相同的图像,这不是很有用)。这些图像生成和语言模型需要复杂的空间或时间复杂性,这增加了额外的复杂性,使读者更难理解 GAN 的真正本质。生成模型旨在理解数据的底层结构。为了解决这个问题并使 GAN 更容易被更广泛的受

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#人工智能#深度学习#机器学习 +2
在 Android 上部署自定义 YOLOv8 教程

本文介绍了在 Android 设备上部署带有自定义数据集的 YOLOv8。

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#深度学习#python#机器学习
【机器学习】合成少数过采样技术 (SMOTE)处理不平衡数据(附代码)

在本文中,我们将探讨 SMOTE 的概念、其工作原理、优点、局限性及其对提高人工智能模型的性能和公平性的重大影响。

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#数据分析#python#机器学习
【数据+代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测

本文使用深度学习组合模型CNN-LSTM来进行销售额的预测。将介绍这一模型的原理并应用于一个销售数据集,帮助我们理解销售模式并进行准确的销售额预测。

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#神经网络#机器学习#python
【数据+代码】使用XGBoost实现回归分析

本文涵盖主题:XGBoost 实现回归分析,包括数据准备、模型训练和结果分析三个方面。

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#机器学习#人工智能#神经网络
【数据+代码】使用XGBoost实现回归分析

本文涵盖主题:XGBoost 实现回归分析,包括数据准备、模型训练和结果分析三个方面。

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#机器学习#人工智能#神经网络
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