Публикации по теме 'generative-adversarial'
Что такое сети глубокого убеждения?
Сети глубокого убеждения — это тип алгоритма глубокого обучения. Их также называют машинами глубокого Больцмана .
Сеть глубокого убеждения — это тип алгоритма глубокого обучения, который используется для создания генеративных моделей. Сеть состоит из нескольких слоев, каждый из которых содержит узлы с непрерывными весами. Входные признаки передаются в первый слой, а выходные данные последнего слоя представляют собой распределение вероятностей по классам.
Сети глубокого..
Генеративно-состязательные сети (GAN) и глубокое обучение с подкреплением (DRL)
Введение
Генеративно-состязательные сети (GAN) и глубокое обучение с подкреплением (DRL) — две популярные и постоянно развивающиеся области искусственного интеллекта, которые в последние годы вызвали большой интерес и исследования.
Знание этих двух подполей и того, как они связаны и отличаются друг от друга, также важно, когда вы продвигаетесь в ML/AI. В этой статье мы расскажем об этих двух невероятных фреймворках машинного обучения и о том, что их отличает.
Что такое..
Генеративно-состязательная сеть (GAN) — SimpleGAN, DCGAN, WGAN, ProGAN
Продвижение глубокого обучения — Днянеш Валвадкар
Содержание :
Простой ГАН Метрики для измерения качества сгенерированных образцов в GAN DC ГАН Про ГАН ВГАН Реализация Итоги ГАН Хорошая исследовательская работа для начала работы с GAN
Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это тип модели глубокого обучения, предназначенный для создания новых образцов данных, похожих на обучающий набор данных. Модель состоит из двух частей: генеративной модели, которая учится генерировать..
Создание простой генеративной состязательной сети (GAN) с использованием TensorFlow
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...
Обзор методов кондиционирования GAN
Сети GAN состоят из двух нейронных сетей, называемых генератором и дискриминатором. Генератор стремится генерировать случайные выборки, которые напоминают образцы в обучающем наборе, в то время как дискриминатор стремится различать сгенерированные и реальные выборки. Обе сети обучаются враждебно; генератор оптимизирован для перемещения сгенерированных выборок в положительную сторону, в то время как дискриминатор оптимизирован для продвижения их в отрицательную сторону.
Известный вариант..
GANMole для создания изображений меланомы с использованием Keras
Я использовал генеративно-состязательную сеть (GAN) для создания изображений меланомы и назвал код GANMole. Вы можете найти код в репозитории GANMole GitHub .
Я использовал 374 изображения для обучения GAN и изменил размер изображений до 32x32 из-за исчерпания ресурсов, с которым я столкнулся на графическом процессоре, который я использую при работе с изображениями с более высоким разрешением. Вы можете загрузить изображения отсюда, здесь . Я хотел бы отметить, что я..
Интуитивно понятное введение в генеративные состязательные сети (GAN)
Разогреть
Допустим, в вашем районе проходит очень крутая вечеринка, на которую вы действительно хотите пойти. Но есть проблема. Чтобы попасть на вечеринку, нужен специальный билет - он давно раскуплен.
Подожди! Разве это не статья о генерирующих состязательных сетях? Да, это так. Но пока потерпите, оно того стоит.
Хорошо, поскольку ожидания очень высоки, организаторы вечеринки наняли квалифицированное охранное агентство. Их основная цель - не дать никому сорвать вечеринку...
