Topmusicanswers
- Do czego służą generatywne sieci adwersarzy??
- Co to jest GAN Python?
- Jak stworzyć generatywną sieć przeciwników??
- Jak używać GAN w Pythonie??
Do czego służą generatywne sieci adwersarzy??
Do tłumaczenia danych z obrazów można używać generatywnych sieci adwersarzy. Sieci GAN mogą być wykorzystywane do tłumaczenia obrazu na obraz, semantycznego tłumaczenia obrazu na zdjęcie i tłumaczenia tekstu na obraz.
Co to jest GAN Python?
Wprowadzenie do GAN w Pythonie. ... Celem GAN jest wytrenowanie dyskryminatora, aby był w stanie odróżnić prawdziwe i fałszywe dane, jednocześnie trenując generator, aby wytwarzał syntetyczne instancje danych, które mogą niezawodnie oszukać dyskryminatora.
Jak stworzyć generatywną sieć przeciwników??
Szkolenie GAN
Krok 1 — Wybierz liczbę rzeczywistych obrazów z zestawu treningowego. Krok 2 — Wygeneruj kilka fałszywych obrazów. Odbywa się to poprzez próbkowanie losowych wektorów szumu i tworzenie z nich obrazów za pomocą generatora. Krok 3 — Wytrenuj dyskryminator dla jednej lub więcej epok, używając zarówno fałszywych, jak i prawdziwych obrazów.
Jak używać GAN w Pythonie??
Ostatnie kroki tworzenia GAN w Pythonie
Aby wytrenować nasz GAN, najpierw musimy załadować zestaw danych z Cifar10. Poza tym znormalizujemy dane. Dzięki temu model będzie działał szybciej. Aby to zrobić, ponieważ warstwa RGB przechodzi od 0 do 255, odejmiemy, a następnie podzielimy 127.5.
