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もーみん🍫🤎ྀི

もーみん🍫🤎ྀི

#パンケーキ
福岡に行った時に食べた♡♡
美味しかったなあ(,,•﹏•,,)

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コメント

☾·̩͙꙳ ソラ 🐻‍❄️

☾·̩͙꙳ ソラ 🐻‍❄️

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うへへへへへへへへ

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もーみん🍫🤎ྀི
もーみん🍫🤎ྀི
うわっ‼️対抗してきた‼️ てかこれ生クリームケーキじゃん ( ˙▿˙ )☝笑
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りーあ💫

りーあ💫

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美味しそ🤤

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もーみん🍫🤎ྀི
もーみん🍫🤎ྀི
めちゃくちゃ美味しかったでーす[目がハート]
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星屑41号

星屑41号

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美味しそう🤤

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もーみん🍫🤎ྀི
もーみん🍫🤎ྀི
最高に🐴かったよ"٩(ー̀ꇴー́)
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Y  ((𝓨̆̈))

Y ((𝓨̆̈))

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甘党には刺さる写真だ、、、

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もーみん🍫🤎ྀི
もーみん🍫🤎ྀི
甘党キタ━(゚∀゚)━! 🍫より🍓派ですか?[照れる]
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たつ🐹🏸

たつ🐹🏸

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食べたいー🤤🤤 福岡はいいところ( ・`д・´)

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もーみん🍫🤎ྀི
もーみん🍫🤎ྀི
そそ!いいとこ✨️ 今はこの店ないだろな(´・ω・`)
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最近、CVNNについて調べてみたら、画像生成や補完にすごく役立つんだね!特に、畳み込み層が空間情報をしっかり保持してるのが面白い。画像処理に興味がある人には、ぜひ試してみてほしい!
CVNNとは何の略か?
CVNNは「Convolutional Variational Neural Network」の略です。これは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と変分オートエンコーダ(VAE)を組み合わせたモデルで、主に画像処理や生成モデルに利用されます。 特徴 畳み込み層: 画像データの特徴を抽出するために使用され、空間的な情報を保持します。 変分推論: データの潜在変数を推定するための手法で、生成モデルのトレーニングに役立ちます。 利用例 画像生成: 新しい画像を生成するために使用されることが多いです。 画像の補完: 欠損部分を推測して埋めるタスクにも適しています。 このように、CVNNは深層学習の分野で非常に強力なツールとなっています。
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