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标签 > 生成器
生成器是一次生成一个值的特殊类型函数。可以将其视为可恢复函数。调用该函数将返回一个可用于生成连续 x 值的生成【Generator】,简单的说就是在函数的执行过程中,yield语句会把你需要的值返回给调用生成器的地方,然后退出函数
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经由内存池登记的内存到最后还是会回收到内存池,并不会调用 C 的 free 释放掉.以便下次使用.对于简单的Python对象,例如数值、字符串,元组(t...
我们在这个基础之上,有一个嘻哈生成网络。第一点是在这个之前我们增加了一个编码网络,将然后生成一些跟主题相关的歌词,第二点是把目标函数修改。
ImageMagick是一个跨平台的、基于命令行的工具,能提供多种图片处理功能,例如只用一行指令就能将PNG/JPG图像转换成PDF;多张图片可以集合在...
GAN的优点是能够生成高质量的数据,但其训练过程相对复杂,需要平衡生成器和判别器的性能,避免生成器落入局部最优解。
所谓词云图,又称文字云,是通过对一个或多个关键词进行重复的、字体大小颜色不一的、不规则的排列,使其看上去类似于某种形状的图片,是对文本中出现频率...
为方便开发者练习和使用,DeepMind 今天又公开了 BigGAN 的 TensorFlow Hub,顺带还提供了在 Colab 上的 demo,开发...
官方提供了10万张图片,我们可以直接使用官方数据进行训练,也可以通过Captcha,参照官方训练集,随机生成更多数据,进而提高准确性。根据题目要求,la...
BatchNorm是为了将层输入的特征进行规范化,使其具备零均值和单位方差的特性。BatchNorm对于网络训练是至关重要的,它可以让层数更深的模型工作...
本文提出了一种新的文本到视频(T2V)生成设置——单次视频调谐,其中只呈现一个文本-视频对。该模型基于大规模图像数据预训练的最先进的文本到图像(T2I)...
如果有模型能将真实画面转化为日漫风格的手绘画面,那一定非常炫酷。最近机器之心发现确实有这些模型,从 CartoonGAN 到 AnimeGAN 都能生成...
生成对抗网络GAN论文TOP 10,帮助你理解最先进技术的基础
这篇 GAN 论文来自 NVIDIA Research,提出以一种渐进增大(progressive growing)的方式训练 GAN,通过使用逐渐增大...
该模型可以将输入图像分割为336个物体类,29个大物体和25个材质类。为了进一步识别专门用于对象部件的单元,我们将每个对象类c扩展为另外的对象部件类ct...
在本文中,我们提出了一种在生成对抗性学习框架下的新颖的视频合成方法。通过精心设计的生成器和鉴别器架构以及时空对抗目标,我们可以通过多种输入格式(包括分割...
StyleGAN中的生成器自动学习分离图像的不同方面,而无需任何人为监督,从而可以多种不同方式组合这些方面。例如,我们可以从一个人那里获取性别,年龄,头...
在原理上,生成式对抗网络使用两个神经网络相互对立,一个生成器和一个判别器。生成器或生成网络,负责生成类似于源数据的新数据或内容,判别器或判别网络则负责区...
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