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self.width,self.height,self.channels)gen_noise=np.random.normal(0,1,(np.int64(batch/2),100))syntetic_images=self.G.predict(gen_noise)x_combined_batch=np.concatenate((legit_images,syntetic_images))y_combined_batch
(batch/2), self.width, self.height, self.channels) gen_noise = np.random.normal(0, 1, (np.int64(batch/2), 100)) syntetic_images = self.G.predict(gen_noise) x_combined_batch = np.concatenate((legit_images, syntetic_images)) y_combined_batch = np.concatenate((np.ones((np.int64(...
image_res=[IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH])):# train discriminators# generate fake samples from both generatorsfake_B = gen_AB.predict(imgs_A) fake_A = gen_BA.predict(imgs_B)# Train the discriminators# (original images = real / translated = Fake)disc_A_loss_real = disc_A.train_on_batch(...
官网:xgboost.ai/ 特点: XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在 Boosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop,SGE,MPI)上运行,并且可以解决数十亿个示例之外的问题。 // 7.LightGBM...
AI代码解释 definstance_norm(x,scope='instance_norm'):returntf_contrib.layers.instance_norm(x,epsilon=1e-05,center=True,scale=True,scope=scope)defbatch_norm(x,scope='batch_norm'):returntf_contrib.layers.batch_norm(x,decay=0.9,epsilon=1e-05,center=True,scale=True,scope=scope)defflatten(x...
AI 图像修复 概述 以Generative Adversarial Networks(GAN)为基础,其架构包括一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator),通过迭代地训练两个网络(即生成器和判别器),由判别器提供的对抗性损失可以对修复的图像进行真假判别。系统整体结构如下图。
官网:https://xgboost.ai/特点: XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在 Boosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop,SGE,MPI)上运行,并且可以解决数十亿个示例之外的问题。
12.大型语言模型的 Text-Gen Web UI️仓库名称：oobabooga/text-generation-webui截止发稿星数: 37306 (今日新增:31)仓库语言: Python仓库开源协议：GNU Affero General Public License v3.0引言本文探究了 oobabooga/text-generation-webui 项目，这是一个大型语言模型 (LLM) 的 Gradio web UI，使用户能够通过...
https://catboost.ai/ 特点: CatBoost 是由 Yandex 的研究人员和工程师开发的基于梯度提升决策树的机器学习方法,现已开源。CatBoost 在 Yandex 公司内广泛使用,用于排列任务、预测和提出建议。CatBoost 是通用的,可应用于广泛的领域和各种各样的问题。 //9.Eli5库 ...