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corr()원본 df 에서 df를 만듭니다 . corr()DF는 70 X 70에서 나와는 히트 맵을 시각화하는 것은 불가능합니다 ... sns.heatmap(df). 를 표시하려고 corr = df.corr()하면 테이블이 화면에 맞지 않으며 모든 상관 관계를 볼 수 있습니다. df크기에 관계없이 전체를 인쇄 하거나 히트 맵의 크기를 제어하는 ​​방법입니까?

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GAN (생식 적대적 네트워크)은 이미지에만 적합합니까, 아니면 텍스트에도 사용될 수 있습니까? 마찬가지로, 요약을 통해 의미있는 텍스트를 생성하도록 네트워크를 훈련시킵니다. UPD-GAN 발명가 Ian Goodfellow의 인용문. GAN은 실제 데이터에만 정의되므로 GAN은 NLP에 적용되지 않았습니다. ( 2016 ) 소스 근본적으로 결함이있는 아이디어는 아닙니다. 다음 중 하나 이상을 수행 할 수 있어야합니다 ... (2017) …

14 gan 

훈련을 위해 깊은 신경망에 공급할 충분한 데이터 세트 (이미지)를 찾을 수없는 문제를 처리하고 있습니다. Scott Reed et al.에 의해 출판 된 Generative Adversarial Text to Image Synthesis 논문에서 영감을 받았습니다 . 적대적 네트워크 생성. 사용 가능한 작은 데이터 집합을 GAN 모델에 대한 입력으로 사용하고 더 큰 네트워크 집합을 처리하기 위해 …

14 deep-learning  gan 

두 네트워크 (생성 및 차별적)가 서로 경쟁하는 동안 GAN의 작동 방식을 이해했습니다. 나는 MNIST 데이터 세트와 유사한 자필 숫자를 성공적으로 생성하는 DCGAN (컨볼 루션 판별 기 및 디볼 루션 생성기가있는 GAN)을 만들었습니다. 이미지에서 기능을 추출하기위한 GAN의 애플리케이션에 대해 많이 읽었습니다. 훈련 된 GAN 모델 (MNIST 데이터 세트)을 사용하여 MNIST 필기 …

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