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...
而我们都继续钦佩))))
我问你，你为什么非要搞这么大的事情呢....
而我们都继续钦佩))))
你为什么要去这样炫耀，我问你....
马戏团已经走了，但小丑们还在。
从CVAE中抽出新点的有趣例子，是抽样的范围选择（在特征空间）的例子。特征空间的转换。类/分布的可视化
如果你有一个在Python中的，很好这里是变异自动编码器的表述，以及它在keras中的修改和损失函数的创建。我将在今晚进行工作)
https://wiseodd.github.io/techblog/2016/12/10/variational-autoencoder/
这里是变异自动编码器的表述，以及它在keras中的修改与损失函数的创建。我今晚会去打探一下)
https://wiseodd.github.io/techblog/2016/12/10/variational-autoencoder/
是的，很好。我的张力不知道为什么不想起来，所以我将看一下火炬。
我甚至对执行情况都不感兴趣，而是对方法本身感兴趣。如何设置分配、解释等。因为有不同的方法可以做到这一点。
这里有一些有趣的文章1、2，让我们对内部发生的事情有一个直观的认识。
嗯，我做了...我对这个结果不是很满意...我更擅长预测趋势线
有趣的是，价格并没有停留在预测的通道上，而是在突破时反弹。
图片......垂直线 后的所有内容都是预测。
上一页发布的日期设置
嗯，我做了...我对这个结果不是很满意...我更擅长预测趋势线
有趣的是，价格并没有停留在预测的通道上，而是在突破时反弹。
图片......垂直线 后的所有内容都是预测。
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我是通过前面的n个柱子（平均值和方差）来预测分布的。根据分布情况，我选择了一种策略。学得好，对新数据差。
但用新的重新取样方法可能会成功。
他已经拖了四年了。在那段时间里，他可以在建筑工地上赚到1万英镑。让我们看看会发生什么。他不会搞砸的。而他会在正方。
我通过提前N条预测分布（平均值和方差）。根据分布情况，我选择了一种策略。学得好，对新数据差。
但用新的重采样方法，可能会成功。
是的......这不是一件容易的事......我还有一个想法，如果它不工作，我不知道该试什么（）。
是的......这不容易......还有一个想法，如果它不工作，我不知道该试什么()
两边的极值))))，数据似乎都是可以在图上算出来的。现在更困难的是，将地块手动划分为状态区....。我太害怕了，不敢做....复杂的)))))
两边的极值))))，数据似乎都可以在图上计算出来。现在更难了，要手动将地块划分为国家区域....。我太害怕了，不敢做....复杂的)))))
是的，任何预测水平的尝试都比预测微量值难上百倍，一切都不清楚，你必须想出很多新的、并非微不足道的东西来实现这个想法......。
但它很有趣，我有一个玫瑰色的梦想，它将会成功）。