R: GAN とアートワーク作成のためのスタイル転送によるディープラーニングの美しさを探る - Code World

R: GAN とアートワーク作成のためのスタイル転送によるディープラーニングの美しさを探る

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GAN（Generative Adversarial Network）は、ディープラーニング分野の生成モデルとして、近年、画像や音声などのさまざまなモーダルデータにおいて優れた成果をあげています。核となるアイデアは、ゲーム理論の対立トレーニング手法を使用して、

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ベクトルデータベース Milvus Cloud のコアコンポーネントである Knowhere が、GPU インデックス作成とコサイン類似度タイプをサポートするようにアップグレードされました。

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AIとのAI対話が正解？KAUST の研究チームは、ロールプレイングベースの大規模モデルインタラクティブエージェントフレームワークである CAMEL を提案しました。

R言語とGANを使用してリアルな顔合成画像を生成

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