내 라이브러리를 통해 위 라이브러리의 다양한 생성 모델을 비교했습니다. GMM은 테이블 형식 데이터(증가가 있는 데이터 프레임)에 대해 더 잘 작동하는 것으로 나타났습니다. 그런 다음 두 번째로 효율적인 코풀라가 옵니다. 테이블 형식 Gans 등과 같은 신경망 모델. 더 나쁜 수행. 하지만 내가 뭔가를 잘못했을 수도 있습니다. 또 다른 옵션이 있습니다.
내 라이브러리를 통해 위 라이브러리의 다양한 생성 모델을 비교했습니다. GMM은 테이블 형식 데이터(증가가 있는 데이터 프레임)에 대해 더 잘 작동하는 것으로 나타났습니다. 그런 다음 두 번째로 효율적인 코풀라가 옵니다. 테이블 형식 Gans 등과 같은 신경망 모델. 더 나쁜 수행. 하지만 내가 뭔가를 잘못했을 수도 있습니다. 또 다른 옵션이 있습니다.
네트워크는 노이즈를 잘 견디지 못하는 것으로 보이며, 이것이 아마도 결과가 더 나쁜 이유일 것입니다.
나는 내 총을 썼습니다. 복잡한 것은 없습니다. 진실은 되풀이되지 않으며 그것을 다시 실행해야 합니다.
토치의 예
여기 또 다른 예가 있습니다그것을 알아 내려고 노력할 시간이있을 것입니다.
그것을 알아 내려고 노력할 시간이있을 것입니다.
내 라이브러리를 통해 위 라이브러리의 다양한 생성 모델을 비교했습니다. GMM은 테이블 형식 데이터(증가가 있는 데이터 프레임)에 대해 더 잘 작동하는 것으로 나타났습니다. 그런 다음 두 번째로 효율적인 코풀라가 옵니다. 테이블 형식 Gans 등과 같은 신경망 모델. 더 나쁜 수행. 하지만 내가 뭔가를 잘못했을 수도 있습니다. 또 다른 옵션이 있습니다.
내 라이브러리를 통해 위 라이브러리의 다양한 생성 모델을 비교했습니다. GMM은 테이블 형식 데이터(증가가 있는 데이터 프레임)에 대해 더 잘 작동하는 것으로 나타났습니다. 그런 다음 두 번째로 효율적인 코풀라가 옵니다. 테이블 형식 Gans 등과 같은 신경망 모델. 더 나쁜 수행. 하지만 내가 뭔가를 잘못했을 수도 있습니다. 또 다른 옵션이 있습니다.
네트워크는 노이즈를 잘 견디지 못하는 것으로 보이며, 이것이 아마도 결과가 더 나쁜 이유일 것입니다.
에포크마다 데이터에 노이즈를 섞고 싶었지만 손이 닿지 않았습니다.
네트워크는 노이즈를 잘 견디지 못하는 것으로 보이며, 이것이 아마도 결과가 더 나쁜 이유일 것입니다.
에포크마다 데이터에 노이즈를 섞고 싶었지만 손이 닿지 않았습니다.
마치 그들이 매우 심하게 평균을 낸 것처럼. 출력은 유사한 샘플, 약한 스프레드입니다. 잠재 벡터로 변경하지 마십시오. 값이 너무 가깝습니다.
마치 그들이 매우 심하게 평균을 낸 것처럼. 출력은 유사한 샘플, 약한 스프레드입니다. 잠재 벡터로 변경하지 마십시오. 값이 너무 가깝습니다.
이야기의 깊이를 줄일 수 있습니까?
이야기의 깊이를 줄일 수 있습니까?
hmm가 강력하게 평균한 값을 제공하는 오토인코더의 출력에서 달랐습니다. 정의에 따라 자동 인코더가 압축하는 경우 GAN은 그 이유를 이해하지 못합니다. Dropout도 일종의 저장을 하지 않습니다.
hmm가 강력하게 평균한 값을 제공하는 오토인코더의 출력에서 달랐습니다. 정의에 따라 자동 인코더가 압축하는 경우 GAN은 그 이유를 이해하지 못합니다. Dropout도 일종의 저장을 하지 않습니다.
평균화와 블러링은 거의 같은 것입니다. 그렇지 않습니까? 여기 내가 찾은 기사가 있습니다.
평균화와 블러링은 거의 같은 것입니다. 그렇지 않습니까? 여기 내가 찾은 기사가 있습니다.
음, 데이터 압축
숫자로 명확하지만 표 형식의 데이터에서는 더 나쁘게 작동합니다.
그래서 TabularGAN이 있습니다. 위의 패키지에서.
음, 데이터 압축
숫자로 명확하지만 표 형식의 데이터에서는 더 나쁘게 작동합니다.대각선으로 읽어보니 문제가 다른 노이즈 분포와 부적절한 지표에 있는 것 같습니다.
온실 조건에서 테스트 데이터를 확인하는 것이 좋습니다.흥미로운 주제는 역 그리드입니다.
입력에 노이즈를 적용합니다. 출력 스펙트럼을 가져옵니다.
https://arxiv.org/pdf/1806.08734.pdf