インスピレーションの源
家主に非常に感謝し、教室でのフィードバックのための検疫の下で行う必要がある流行の大教室でのフィードバックジェネレータ。学校は長い50-500に、すぐに彼らはあなたのことをどう思うかランダムに生成するリンクをクリックして、私たちのフィードバックのこのほぼ毎日が最後の藁のように記述することができる三つのセグメント、短いから単語数の長さの両方を書くことを余儀なくされたためではありませんように。以下に示す、それはまた、大きなテーマ教室の後ろで、ランダムに生成された単語フィードバック878です。
それはいい、これらの無栄養に見える、何の価値は、なぜそれを使用するように簡単ではありませんか？学校や教師は私たちに多くの時間を節約し、要件をだますことができます。
しかし、彼らが考えたものをよく見は、すべての3つのセクションを生成したが、しばらくは英雄に行った後に任意の二つのセグメントの間にはリンク、ウイルスを防ぐ方法の最初の段落は、基本的に非常に関連性はありません低は、といくつか見られるよりも、より生成した後、いくつかの通路は全く同じです。推論が、ランダムに巨大なコーパスとランダムな組み合わせに三つのセグメントを選択されたフィードバックの背後にある方法を統合することができる（これらの組み合わせは、リードバリアの部分を除外してもよいです）。厳格なチェックの再審査がある場合はもちろん、ですが、それは嘘です。
しかし、そうでない場合はユニットのフィードバックセクションでは、それの単位で？結果は、訓練を通じてランダムな組み合わせを生成したコーパスが、ニューラルネットワークモデルではなく、それのセグメントの巨大なコーパスを生成する場合は？文と文の間に複数の論理的な関係があるのでしょう、これはきっぱりとそれを自動的に生成した後に書くのでしょうか？
これに基づき、最も典型的な給油ドラフトゲーム、ランダムに生成さのあるトピックから場合、別の例は、パーティーに参加するためのアプリケーションである、と彼の感想パーティ学校教育の要件、主要なラリーに催眠演説をリードし、中国10へ移動しますVIPの思考は......私たちは、この自動発電機は、さまざまな機会の役割を持つことができました。
また、私たちは音楽が自動的にRNNによって生成されたプロジェクト昨年はこの1と非常に関係がありませんか？文を生成するだけでなく、ランダムに音楽を生成し、さらには画像内の要素のランダムな組み合わせを生成するだけでなく！
ランダム結果から生成しながら、基本的には人、自分自身と確かにテキストのうち作成されていない、音楽、写真同等であるが、多くの場合、我々に必要なのは、「ライト・思考」に一部を保存し、我々はエスケープする必要があることが最も美しいものではありませんより良い置く他の仕事には初めて。そして同時に、我々はまた、ランダムに作成するために生成物にインスピレーションを取得します。
私が言いたい、とされているかどうか、ほとんどの場合、作成された他の要素をコピーするコピーから自分自身を作成し、生活の要素の至る所に複製さ。そして変換は、最後の要素のランダムな組み合わせは、独自のユニークな製品を生成します。Less is MoreCopy to Create
第二に、モジュール
1.コーパスジェネレータ
要件：
- 一般的な考え方は、トピックごとに分類されています。いくつかの共通のテーマが含まれます：フィードバックを、ドラフト、アプリケーション、愛の手紙、書き込みなど、大分類ならびに特定の小さなクラス、特定のシーンを給油します。
- 特定のユーザーをクリックした後、500語をデフォルトでは、100から1000年に至るまで、単語のパラグラフを生成するための分類の必要性を指定することができます。
- テキストの次の世代では、同時に話題に関連した画像を添付することができます。
方法：
- オリジナルの方法は：収集ネットワーク多くのコーパス、およびラベルの分類には、ユーザーは、トピックを選択し、ランダム選択と統合は、セグメントであることが予想されます。
- ニューラルネットワーク：RNNが自動的に生成されたモデルで訓練を受けました。論理セグメント特定の意味論に関連しながら、これは、重複することなく生成することができます。参考美的文生成を。
- 追加写真：事前被写体によって分類たくさんの写真のための準備をすることができます。
2.ミュージックジェネレーター
要件：
- バロック、古典、ロマンチック、印象、ポップ、ロック：;またはスタイルによって分類されている静かな、繊細な、陽気な、深い、シンプル、華やか：ユーザーが音楽の分類をクリックすることができますように。
- 音楽の長さを指定することができ、ユーザは10秒から60代に至るまで、生産、30代デフォルト
方法：
- オンラインのラインのコースを、学習アンドリュー・ウ教師の深さに応じて基本的に小規模なプロジェクトが詳細に記載されている：ニューラルネットワークLSTMミュージックシンセサイザーの使用を
- しかし、我々は、異なるテーマ音楽モデルが訓練されている選択していることに注意が感情的に分類することができ、また、スタイルから、音楽シーンにはいくつかのカテゴリ、それぞれ、モデルのトレーニングに分かれています。
画像ジェネレータ
要件：
- ユーザーは、（例えば：芝生+猫+午後）相互に排他的な要素ではありません、コレクション内の要素の範囲から選択することができ、最終的に選択されたすべての要素が含まれている画像を生成し、要素間の組み合わせはまた、どのように最も美しい考慮する必要があります。
- ネコのような小さなカテゴリのサポートは、黒猫、白猫、三毛猫を持っています。
- 支持要素は、好ましくは、リアルタイムの双方向性を確保するために、延伸操作画像変換、拡大縮小、回転、で生成されます。
方法：
- オリジナルの方法：ウェブ、ラベル分類に関する材料の多くを見つけるには、ユーザーは、トピック、コーパス・ジェネレータと同様の材料のランダムな組み合わせを選択します。
- ニューラルネットワーク：最悪GAN画像生成よりランダムで、。シングルの要素は、任意の2枚の絵がまったく同じ要素が表示されないことを保証するために、GANの方法によって生成されます。
第三に、展開します
次の拡張子は、拡張子、将来を属します。
1.自動爬虫類
ランダムに生成された場合はサポートするだけでなく、より良いネットワーク上のデータベースを更新するための材料の新鮮なダウンロードを維持するだけでなく。あれば毎日がネットワーク上の着信データの多くは、ページを自己クロールとサイトが絶えず新鮮かつ保守性になることを保証するために舞台裏でオートメーションプログラム作品の要素を分類します。
2.軽量
もちろん、ページ自体は、プラットフォームに関係なく、携帯端末で、コンピュータ端末、いずれかのオペレーティングシステムが安定して着陸することができます。これはまさに理想的な状況であり、それは、すべてのユーザーが、Webページに飛んで多くのオーバーヘッドを必要としない、リンクをクリックしただけで必要です。このソフトウェアの目的は、ユーザーがあらゆる機会に使用することができるようにしたい正確に何です。
3.知識のマッピング
Baiduの検索と同じように、などのキーワードを入力し、検索がすぐに、画像に対応するWebページをポップアップ表示されます。ランダムジェネレータは、自動的に必要なオブジェクトを生成するために、ユーザーのニーズに基づいて、入力された検索ボックスを提供することができます。むしろ固定いくつかのオプションより。
4.機能の統合
スペクトル関数つや消し機能や音楽の画像に対するPAは、ユーザが製造される材料などの要素をアップロードすることを可能にするランダム発生器として統合されてもよいです。