Публикации по теме 'generative-adversarial'
Использование генерирующей состязательной сети (GAN) для создания новых художественных изображений
Учимся улавливать стиль художников с использованием небольших, непоследовательных и настраиваемых наборов данных
В этом проекте я использовал архитектуру Generative Adversarial Network (GAN) для создания НОВЫХ художественных образов, отражающих стиль индийских художников, Раджи Рави Вармы [1848–1906] и Саттираджу Лакшми Нараяны (Бапу) [1933–2014]. (Ссылка на репозиторий исходного кода на Github) .
Введение. Целью этого проекта было понять архитектуру Generative Adversarial Network..
12 обязательных к прочтению статей о генеративно-состязательных сетях (GAN)
На Arxiv есть тысячи академических статей, так какие из них стоит прочитать? Я прочитал сотни статей о GAN, когда искал свою книгу , и ниже приведены 12 самых влиятельных статей (с 2014 по 2019 год), которые я нашел. После 2019 года появилось не так много прорывных статей о GAN. Нажмите на название и изображение, чтобы перейти к источнику.
Generative Adversarial Networks . Самая первая статья о GAN, написанная Яном Гудфеллоу и др. в 2014 году. В этой статье описывается архитектура..
Интеллектуальный графический дизайн: Directional GAN от Adobe автоматизирует создание графического контента для…
Дизайн и содержание современных маркетинговых кампаний, веб-сайтов и баннеров становятся все более целенаправленными и сложными, а привлекательный имиджевый контент имеет решающее значение для компаний, стремящихся выделиться на фоне конкурентов. Графические дизайнеры-люди могут тратить много времени на итерацию вперед и назад во время трудоемкого процесса создания контента, который включает в себя выбор, редактирование, полировку и компоновку необработанных изображений для создания..
Переход от дефолтного траста к дефолтному скептическому обществу
Что будущее технологий делает для будущего доверия.
Я много времени думал о том, как новые формы искусственного интеллекта и машинного обучения будут формировать общество в ближайшее десятилетие. Одна из областей, в которой я углубился, - это то, как широко распространенные манипуляции и создание цифровых активов проявятся в нашей повседневной жизни.
Мой главный вывод в моем исследовании до сих пор таков:
Мы переходим от общества доверия по умолчанию к обществу скептиков по..
Состязательные автоэнкодеры в наборе данных MNIST Реализация Python Keras
Вы можете найти исходный код этого сообщения по адресу https://github.com/alimirzaei/adverserial-autoencoder-keras
В этом посте я реализовал три части статьи по Adversarial Autoencoder [1]. Мы можем предположить идею AAE как комбинацию идеи генерирующих состязательных сетей (GAN) и идеи вариационных автоэнкодеров. Вариационные автоэнкодеры - это генеративные автоэнкодеры, которые в дополнение к ошибке реконструкции пытаются минимизировать KL-расхождение между распределением скрытых..
Сверточная генерирующая состязательная сеть: генератор изображений «EyeGaze»
Генеративная состязательная сеть (GAN) - это система, состоящая из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. Дискриминатор принимает экземпляр данных в качестве входных данных и классифицирует его как «настоящий» или «фальшивый» по отношению к набору обучающих данных. Генератор берет гауссовский шум и преобразует его в синтетическую выборку данных с целью обмануть дискриминатор. Дискриминатор учится классифицировать образцы как настоящие или поддельные. Генератор учится на..
Искусство и искусственный интеллект
Как искусственный интеллект поможет изменить искусство
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) - это обширная отрасль информатики, которая занимается созданием умных машин, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Эта технология, вероятно, получит развитие в ближайшем будущем. Художники создают новые формы искусства с помощью ИИ, а в музеях он используется для создания иммерсивного опыта. Все любопытны и говорят об искусственном..
