There are two generative models facing neck to neck in the data generation business right now: Generative Adversarial Nets (GAN) and Variational Autoencoder (VAE). These two models have different take on how the models are trained. GAN is rooted in game theory, its objective is to find the Nash Equilibrium between discriminator net and...
そして、私たちは皆、賞賛し続けます))))
なぜ、そんな大げさなことをする必要があったのか、お聞きします...。
そして、私たちは皆、賞賛し続けます))))
なんであんなに目立ちたがり屋なんだ、と......。
サーカスは去ったが、ピエロは残った。
CVAEから新しい点をサンプリングする興味深い例で，サンプリングのための範囲選択の例です（特徴空間において）．特徴空間の変換。クラス/分布の可視化
python であれば、素晴らしい。ここでは、変分オートコーダの定式化と、その損失関数の作成とkerasでの改訂を紹介します。今晩から頑張ります)
https://wiseodd.github.io/techblog/2016/12/10/variational-autoencoder/
ここでは、バリエーションオートコーダーの定式化と、その損失関数の作成によるkerasでの改訂を紹介します。今晩、つっこんでみます（笑)
https://wiseodd.github.io/techblog/2016/12/10/variational-autoencoder/
うん、かっこいい。私のおてんとうさまはなぜか起きようとしないので、おてんとうさまを見ます。
実装というより、アプローチ自体に興味があるくらいです。分配金の設定方法、解釈などいろいろなやり方があるからです。
内部で何が起こっているのか、直感的に理解できる興味深い記事1、2が あります。
まあ、そうなんですけどね・・・。あまり満足のいく結果ではありませんが...。トレンドラインを予測するのが得意だった
興味深いのは、価格が予測されたチャネルに留まることなく、ブレイクするとチャネルから跳ね返されていることです。
写真...縦線 以降はすべて予報です。
日付は前ページに掲載
まあ、そうなんですけどね・・・。あまり満足のいく結果ではありませんが...。トレンドラインを予測するのが得意だった
興味深いのは、価格が予測されたチャネルに留まることなく、ブレイクするとチャネルから跳ね返されていることです。
写真...縦線 以降はすべて予報です。
前ページに掲載した日付設定
前方のn本の棒による分布（平均と分散）を予測していました。分布によって、私は戦略を選びました。よく学び、新しいデータには乏しい。
しかし、新しいリサンプリング手法を用いれば、うまくいくかもしれません。
4年間も時間稼ぎをしているのだ。その間に、工事現場で1万円でも稼げばよかったのだ。どうなるか見てみましょう。彼はそれを吹き飛ばさないだろう。そして、彼はプラス思考になる。
n本先で分布を予測した（平均と分散）。分布によって、私は戦略を選びました。よく学び、新しいデータには乏しい。
でも、新しいリサンプリング手法なら、もしかしたらうまくいくかもしれません。
そうですね...これは簡単なことではありませんね...もう一つアイデアがあるのですが、これがダメなら何を試せばいいのかわかりません((
うん...なかなか難しい...別の案もあるんだけど、ダメだったら何を試せばいいんだろう((
両側の極端な)))データは、プロット上で数えるほどしかないようです。今は、手作業で区画を状態別に分けることが難しくなっています......。怖くてできないよ...。複雑))))))
両側の極値)))データは、プロット上で計算できるものばかりのようです。今は、手作業で区画を分割するのが大変なんです...。怖くてできないよ...。複雑))))))
そうですね、レベルを予測する試みは、微量な値を予測するよりも100倍難しいです。すべてが明確ではなく、アイデアを実現するためには、多くの新しい、つまらないことを考え出さなければならない...。
でも面白いし、うまくいくんじゃないかとバラ色の夢を持っています（笑)。