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RSS订阅原创 K-Means、DBSCAN、GMM聚类原理及使用
目的：对于样本空间中的不同样本希望在经过聚类后得到分类的效果例：一个坐标轴中有多个点，每个点都有对应的坐标，样本空间表示为[[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]]一个二维向量过程：样本空间 -->f()函数中(可以指定分成几类) -->聚类结果#产生样本点 ：5000样本点，内外圆环间的比例，噪声系数#其中 x是生成的样本点，y是样本点的标注如array([0, 1, 1, ..., 0, 1, 0])
2024-10-24 22:47:36
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原创 人脸属性编辑-课程笔记
过程：将e.g.微笑表情和无表情的图像（x）都经过encoder转换为潜在向量（z），通过潜在向量再生成图片，经过判别器而微笑表情和无微笑表情的潜在向量的差值就是对应于微笑属性的值，当需要该属性时就将这个属性的值和无表情的人脸进行叠加就可以可控的添加笑脸（获取任何属性向量，将向量和无表情叠加可以得到对应的表情图片）优点：可以实现任意属性的编辑，而无需训练多个模型缺点：人脸特征和属性特征没有解耦合，而各类属性之间也无法经过简单统计解耦（例如人的笑脸是和人的年龄，姿态存在耦合关系的）2.属性条件控制。
2024-08-27 12:48:57
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空空如也
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