快来生成你专属的英文名吧(使用字符级RNN)!

tensor[0][li] = 1 #返回这个类别对应的one-hot矩阵 return tensor # 用于输入的从头到尾字母(不包括EOS)的one-hot矩阵,即单词的one-hot矩阵,即生成输入张量def inputTensor(line): #line是一个单词 ''' 对于张量而言,行向量其实就是个二维矩阵,所以一个三个元素的行向量就是一行3列的的2维矩阵,如下: tensor =...

苹果汽车售价或低于 10 万美元;微软将开发一站式“超级应用”;Adobe 将销售 AI 生成图片|极客头条

基于移动终端检测地震 腾讯新专利可实现虚拟形象聊天 QQ 办公简洁版,腾讯 TIM“云文件”功能已停止服务 英特尔已准备好开始生产 4nm 制程,计划明年下半年转向 3nm Adobe 将销售 AI 生成图片 三星和韩国搜索巨头 NAVER 达成合作,为大规模 AI 模型研发专用芯片 苹果汽车预计 2026 年推出,售价或将低于 10 万美元 微软将开发一站式“超级应用”:整合购物、通讯、搜索等服务,...

Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation 扩散语言模型改善可控文本生成

/arxiv.org/abs/2205.14217 代码链接:https://github.com/XiangLi1999/Diffusion-LM 一、简介 无需重训模型控制语言模型的表现是自然语言生成(NLG)的一个重要开放问题,近期工作已经在简单句子属性控制生成上取得了一定的进展,但是在复杂的、细粒度的控制上的进展还远远不够。作者指的更复杂,更细粒度的控制: 为了解决这一挑战,我们提出了一个基于...

GAN生成漫画脸

最近对对抗生成网络GAN比较感兴趣,相关知识点文章还在编辑中,以下这个是一个练手的小项目~  (在原模型上做了,为了减少计算量让其好训练一些。) 一、导入工具包 import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers import numpy as npimport osimport timeimport globimport m...

生成式模型和判别式模型

函数 Y = f ( x ) Y = f(x) Y=f(x),而是在真正预测的时候,将x与训练数据的各类 x i x_i xi​比较,和那些比较相似,就判断其X属于 x i x_i xi​对应的类。 生成式和判别式方法 监督学习方法又分为生成式方法和判别式方法。所学到的模型分别分为生成模型和判别模型,简称GM和DM。 生成方法 生成方法:由数据学习联合概率分布 P ( X , Y ) P(X,Y) P...

如何实现随机生成坐标点,并且使每个坐标点之间的距离大于某个距离?(用于散点图的绘制,进行数据的处理)

背景: 最近需要开发一个新需求,需要绘制一个随机生成数字的散点图,要求点与点的距离要大于某个特定值。 解决思路: 通过循环获取每个坐标点,每获取一个新的坐标点,都要与之前生成的坐标点进行对比,如果大于指定距离, 则符合条件,退出循环,如果小于或等于该距离,则继续随机生成,进行比对。 实现代码: let dataArray = []; for (let i = 1; i < 10; i++) { le...

c语言--基于结构体的学生成绩管理系统

生成绩信息管理系统 列表: 1. 用结构体存放所有数据。 2.使用函数实现不同功能 2.1输入学生信息 2.2函数:计算学生的总分 2.3按总成绩从高到低进行排序 2.4对排好名次后的每个学生赋予名次 2.5将所有数据输出 1.创建结构体,对象为学生,结构体信息有学号,分数,总分,排名 typedef struct{ int ID; float score[3]; float total ; in...

算法导论第24、25章习题—最小生成树、单源最短路、所有节点对最短路

H o m e w o r k 9 Homework 9 Homework9 给定一幅加权图 G G G 以及它的最小生成树。从 G G G中删去一条边且 G G G 仍然是连通的,如何在与 E E E成正比的时间内找到新图的最小生成树。    删去一条边有两种情况:    1. 如果删去的边不属于最小生成树 T 0 T_0 T0​,那么对图的最小生成树无影响,新图的最小生成树仍是 T 0 T_0 ...

【深度学习】常用算法生成对抗网络、自编码网络、多层感知机、反向传播等讲解(图文解释 超详细)

一、生成对抗网络GAN Generative Adversarial Network 两个组件组成:一个生成器,用于生成虚拟数据,另一个是鉴别器,用于(GAN)生成式深度学习算法,可创建类似于训练数据的新数据实例。 GAN 工作原理概要如下: (1)初始训练期间,生成器产生虚拟数据,并输入鉴别器。 (2)鉴别器基于学习模型区分生成器的假数据和真实样本数据。 (3)对抗网络将鉴别结果发送给生成器和鉴别...

PyTorch实现DCGAN(生成对抗网络)生成新的假名人照片实战(附源码和数据集)

一、生成对抗网络(GAN) GAN(生成对抗网络)是用于教授DL模型以捕获训练数据分布的框架,因此可以从同一分布中生成新数据。它们由两个不同的模型组成,生成器和判别器。生成器的工作是生成看起来像训练图像的假图像,判别器的工作是查看图像并从生成器输出它是真实地训练图像还是伪图像。在训练过程中,生成器不断尝试通过生成越来越好地伪造品而使判别器的性能从超过智者,而判别器正在努力成为更好的侦探并正确的对真实...
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