Для создания изображений с помощью GAN я буду использовать Tensorflow . Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это модель машинного обучения (ML), в которой две нейронные сети соревнуются друг с другом, чтобы быть более точными в своих прогнозах. Как работают GAN? Первым шагом в создании GAN является определение желаемого конечного результата и сбор начального набора обучающих данных на основе этих параметров. Затем эти данные рандомизируются и передаются в генератор до тех пор,..

Путеводитель по ключевым документам GAN для занятых ботаников. вступление Не волнуйтесь, когда вас засыпают таким количеством статей о генерирующих состязательных сетях (GAN). По правде говоря, чтение небольшого фрагмента уже может дать вам хорошее представление о предметной области (если вы не хотите углубляться). Здесь я выбрал ключевые статьи GAN на основе количества цитирований в Google Scholar. Я также составил список хорошо написанных статей о GAN, которые вы увидите в конце..

1. Генеративно-состязательная сеть (GAN) В глубоком обучении генеративно-состязательная модель является одной из растущих областей исследований и успешно используется для создания изображений с высоким разрешением исключительно из шума. В то время как другие классические модели использовали дискриминативный подход и классифицировали выходные данные на основе функции плотности вероятности f(X, Y) = P(Y|X), которая определяет вероятность одного класса с учетом некоторых уже известных..