Perguntas com a marcação «gan»

Crio um corr()df a partir de um df original. O corr()df saiu 70 X 70 e é impossível de visualizar o mapa de calor ... sns.heatmap(df). Se eu tentar exibir corr = df.corr(), a tabela não se encaixa na tela e posso ver todas as correlações. É uma maneira de …

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Os GANs - redes adversárias generativas - são bons apenas para imagens ou também podem ser usados ​​para texto? Por exemplo, treine uma rede para gerar textos significativos a partir de um resumo. UPD - citações do inventor da GAN Ian Goodfellow. Os GANs não foram aplicados à PNL porque …

14 gan 

Estou lidando com um problema em que não consegui encontrar conjuntos de dados (imagens) suficientes para alimentar minha rede neural profunda para treinamento. Fiquei muito inspirado no artigo Generative Adversarial Text to Image Synthesis publicado por Scott Reed et al. em redes adversas generativas. Fiquei curioso em saber que posso …

14 deep-learning  gan 

Entendi como a GAN funciona enquanto duas redes (generativa e discriminativa) competem entre si. Eu construí um DCGAN (GAN com discriminador convolucional e gerador desconvolucional) que agora gera com sucesso dígitos manuscritos semelhantes aos do conjunto de dados MNIST. Eu li muito sobre os aplicativos da GAN para extrair recursos …

10 feature-extraction  unsupervised-learning  gan 

No artigo Super-resolução de imagem única foto-realista usando uma rede adversa generativa de Christian Ledig et al., A distância entre imagens (usada na função de perda) é calculada a partir de mapas de características extraídos da rede VGG19. Os dois usados ​​no artigo são (um pouco confusos) chamados VGG22 e …

9 deep-learning  cnn  gan 

Eu tenho uma Xmatriz, uma yvariável e outra variável ORTHO_VAR. Preciso prever a yvariável usando X, no entanto, as previsões desse modelo precisam ser ortogonais e, ao ORTHO_VARmesmo tempo, estar o mais correlacionadas ypossível. Eu preferiria que as previsões fossem geradas com um método não paramétrico como, por exemplo, xgboost.XGBRegressormas …

8 correlation  machine-learning  dataset  logistic-regression  prediction  linear-regression  prediction  dummy-variables  neural-network  image-classification  python  k-nn  python  neural-network  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  image-classification  tensorflow  reinforcement-learning  policy-gradients  machine-learning  decision-trees  neural-network  overfitting  data-analysis  metric  python  scikit-learn  distance  scipy  machine-learning  python  scikit-learn  decision-trees  logistic-regression  keras  image-classification  implementation  machine-learning  python  scikit-learn  random-forest  decision-trees  machine-learning  feature-selection  feature-engineering  word2vec  word-embeddings  natural-language-process  scikit-learn  time-series  clustering  k-means  python  cross-validation  pyspark  statistics  cross-validation  multiclass-classification  evaluation  machine-learning  nlp  machine-translation  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  image-classification  machine-learning  python  similarity  distance  lstm  text  named-entity-recognition  machine-learning  keras  optimization  gan  learning-rate  neural-network  data-mining  dataset  databases  books  neural-network  rnn 

Quando eu estava lendo sobre a GAN, o que eu não entendo é por que as pessoas costumam escolher a entrada para uma GAN (z) como amostras de um gaussiano? - e também existem problemas potenciais associados a isso?

8 deep-learning  gan  gaussian 

Pesquisando na internet, encontrei muitos artigos científicos, idéias e experimentos sobre GANs. Mas não consegui encontrar um único exemplo disso já sendo usado comercialmente. Q1 você pode dar exemplos de empresas que já usam GANs em seus produtos? Q2 Se você não puder dar exemplos, qual o motivo disso? Os …

7 gan