Generatyviniai priešiniai tinklai su python

1. Kam naudojami generatyviniai priešiniai tinklai?
2. Kas yra GAN Python?
3. Kaip sukurti generatyvų priešininkų tinklą?
4. Kaip naudotis GAN Python?

Kam naudojami generatyviniai priešiniai tinklai?

Generatyviniai priešiniai tinklai gali būti naudojami duomenims iš vaizdų išversti. GAN gali būti naudojami vertimams iš vaizdo į vaizdą, semantiniams vaizdo į nuotrauką ir teksto į vaizdą vertimams.

Kas yra GAN Python?

Įvadas į GAN Python. ... GAN tikslas yra išmokyti diskriminatorių sugebėti atskirti tikrus ir netikrus duomenis, tuo pačiu mokant generatorių gaminti sintetinius duomenų atvejus, kurie gali patikimai apgauti diskriminatorių.

Kaip sukurti generatyvų priešininkų tinklą?

GAN mokymai

1 žingsnis - Iš treniruočių rinkinio pasirinkite daugybę tikrų vaizdų. 2 žingsnis - sukurkite daugybę netikrų vaizdų. Tai daroma imant atsitiktinio triukšmo vektorius ir sukuriant iš jų vaizdus naudojant generatorių. 3 žingsnis - išmokykite diskriminatorių vienai ar kelioms epochoms, naudodami netikrus ir tikrus vaizdus.

Kaip naudotis GAN Python?

Paskutiniai veiksmai, kaip sukurti GAN „Python“

Norėdami apmokyti mūsų GAN, pirmiausia turime įkelti duomenų rinkinį iš „Cifar10“. Be to, mes normalizuosime duomenis. Tai leis modeliui veikti greičiau. Norėdami tai padaryti, kai RGB sluoksnis pereina nuo 0 iki 255, mes atimsime ir tada padalinsime 127.5.