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GAN毕业手册:从零到一构建自己的GAN模型

MNIST 数据集的隐空间可视化 生成对抗网络(GAN)的能力已经超乎公众的想象——由 AI 生成的名人照片 影响了流行文化,创造的艺术品在高级艺术品拍卖会上 售出了数千美元的价格。 在本文中,我们将探讨: GAN 的简要介绍 了解和评价 GAN 运行你自己的 GAN 现在网络上有大量的 GAN 学习资源,因此本文的重点是了解如何评价 GAN。我们还将引导读者通过运行自己的 GAN,来生成像 MNIST 数据集那样的手写数字。 GAN 的训练过程图,从图中可以看出生成的手写数字随着训练过程变得越来越真实 GAN 入门 自 2014 年 Ian Goodfellow 的 《生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)》 论文发表以来,GAN 的进展突飞猛进,生成结果也越来越具有照片真实感。 就在三年前,Ian Goodfellow 在 reddit 上回答 GAN 是否可以应用在文本领域的问题 时,还认为 GAN 不能扩展到文本领域。 Ian Goodfellow 在 Reddit 上针对 GAN 问题的回答 “由于 GAN 定义在实值数据上,因此 GA...

碾压Python!为什么Julia速度这么快?

什么要选择 Julia?因为它比其他脚本语言更快,它在具备 Python、MATLAB、R 语言开发速度的同时,又能生成与 C 语言和 Fortran 一样快的代码。 但 Julia 新手对这种说法可能会有点怀疑。 为什么其他脚本语言不也提升一下速度?Julia 可以做到的,为什么其他脚本语言做不到? 你能提供基准测试来证明它的速度吗? 这似乎有违“天底下没有免费的午餐”的道理。它真的有那么完美吗? 很多人认为 Julia 运行速度很快,因为它是即时编译(JIT)型的(也就是说,每条语句都使用编译的函数来运行,这些函数要么在使用之前进行即时编译,要么在之前已经编译过并放在缓存中)。这就引出了一个问题:Julia 是否提供了比 Python 或 R 语言(MATLAB 默认使用 JIT)更好的 JIT 实现?因为人们在这些 JIT 编译器上所做的工作比 Julia 要多得多,所以我们凭什么认为 Julia 这么快就会超过这些编译器?但其实这完全是对 Julia 的误解。 我想以一种非常直观的方式说明,Julia 的速度之所以快,是因为它的设计决策。Julia 的的核心设计决策是通过多重...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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