Генеративные состязательные сети или GAN - одна из самых активных областей исследований и разработок в области глубокого обучения из-за их невероятной способности генерировать синтетические результаты. В этом блоге мы построим базовую интуицию GAN на конкретном примере. Этот пост разбит следующим образом: Основная идея и интуиция, лежащие в основе работы генеративных состязательных сетей Реализация модели на основе GAN, которая генерирует данные из простого распределения...

Arxiv — сводка, созданная Brevi Assistant Современные методы преобразования изображения в изображение позволяют изучить сопоставление ресурсного домена с целевым доменом с непарными фотоданными. Генераторы, управляемые вниманием, в AttentionGAN могут создавать маски фокусировки, а затем объединять результат генерации с масками фокусировки для получения целевых фотографий премиум-класса. В документе предлагается динамическая генеративно-состязательная сеть ResBlock для передачи..

В этой истории мы используем учебную модель CycleGAN в TensorFlow Core. Сначала обучите учебную модель в Colaboratory. CycleGAN | TensorFlow Core В этой записной книжке демонстрируется преобразование непарного изображения в изображение с использованием условных GAN, как описано в разделе «Несопряженный… www.tensorflow.org ## run all cells in colab to this line. for epoch in range(EPOCHS): start = time.time() n = 0 for..