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GAN 也可以大幅压缩，MIT 韩松团队的最新研究让众多研究者们为之一振。生成模型 GAN 是机器学习领域里最为重要的发展方向之一。近年来，这一方向颇有被大型机构垄断的趋势。但近日，来自麻省理工学院、Adobe、上海交通大学的研究者提出了一种用于压缩条件
修改而成,多用apt,能不编译源码就直接下载包.gmetad信赖rrdtool,这个要显式的安装.data_source是最重要的参量，在GMOND的Clusername配置必须与data_source的相同，这个参量被设置为群的名字，被监测以便能监测集群
yum -y install apr-devel apr-util check-devel cairo-devel pango-devel libxml2-devel rpmbuild glib2-devel dbus-devel freetype-dev
摘要：受Reddit网站上讨论区的启发，我决定快速地浏览一下2018年关于GAN最有趣的文章。我也认为这种模型是非常吸引人的，并且我也一直在寻找一些GAN的新思路。顺便说一下，如果你对以前的GAN论文感兴趣，这一篇文章可能会有所帮助，作者在文中提到的一篇论
选自hackernoon，机器之心编译，作者：Sanyam Bhutani，参与：张倩、刘晓坤。本文是关于 GAN 之父——Ian Goodfellow 的采访。Goodfellow 分享了自己创建 GAN 的历程、学习和研究的心得、对机器学习现状的看法以
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