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【day15】預測Hololive七期生的樣貌-生成式對抗網路(Generative Adversarial Network)(下)
預測Hololive七期生的樣貌 昨天說到GAN是依靠生成器與辨識器不斷交互訓練的方式來產生圖片,所以我們可以建立一個CNN模型稍加修更一下,就能夠建構一個GA...
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[Day 1] 我眼中的自然語言處理
前言 文章開始之前先做一下簡單地個人背景介紹。我是主修語言學的在讀研究生,雖然高中念的是理組,但大學主修教育,四年來完全跟程式語言還有AI這些東西八竿子打不...
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從機器學習到深度學習 - 30天搞懂常見演算法的基礎理論
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【Day5】Pytorch基本用法-2
Reference Machine-Learn-Collection basics 在處理Torch 的時候會需要很多數學的計算,例如加減乘除等計算元,因此整...
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〔Day18〕將數據化繁為簡-PCA
在一個大數據中,屬性與數據這麼多的情況下,要如何挑出有用的特徵屬性,且將數據都映射於平面二維中呢?今天就要來跟大家說明如何使用昨天講述到的PCA來操作拉~ 繪圖...
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人類學習機器學習的學習筆記 with Python
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Day5 利用Python處理資料(4) -- 資料插補(Imputation)
前言 遺失值(Missing Value)資料的插補也是訓練模型前資料清洗重要的一環,在進行資料分析時資料常常是不完善的,因此需要有一些方法來處理資料遺失的狀況...
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