Публикации по теме 'generative-adversarial'


Условно-генеративно-состязательная сеть (cGAN) для генерации нормальных и аномальных LFP/EEG
В моей последней статье я показал, как мы можем обучить 2 разных GAN на нормальных и аномальных сигналах LFP, и из результатов (которые вы можете получить самостоятельно, используя репозиторий GitHub, указанный в конце этой статьи) было очевидно, что сеть мог подобрать общие черты, однако потребовалось много времени, чтобы определить 2 модели, а затем обучить их на разных наборах данных. Здесь могут пригодиться условные сети. В cGAN, в дополнение к вашему вводу, вы также вводите в..
Создание человеческого лица с помощью GAN | TensorFlow
В этом проекте я собираюсь показать, как создавать человеческие лица , используя Генеративную состязательную сеть (GAN), которой, вероятно, не существует в реальной жизни. Глубокая свертка GAN (DC-GAN) Для этой задачи я буду использовать состязательную сеть генерации глубокой свертки (DC-GAN) . Я использую набор данных CelebA для обучения сети. Этот набор данных содержит 2 00 000 изображений известных людей. Я предполагаю, что вы имеете теоретическое представление о GAN. В..
Удивительный мир генеративно-состязательных сетей (GAN)
Введение. В области искусственного интеллекта генеративно-состязательные сети (GAN) стали революционным прорывом, очаровавшим как исследователей, так и энтузиастов. Сети GAN привлекли значительное внимание благодаря своей замечательной способности генерировать реалистичные данные, начиная от изображений и видео и заканчивая музыкой и текстом. В этой статье исследуется увлекательный мир сетей GAN, их основополагающие принципы и разнообразные приложения, охватившие различные отрасли...
Концептуальная арифметика понятий
Как фиксировать, моделировать, изучать и обрабатывать концепции Категоризация против классификации Одна из моих любимых книг, которые я недавно прочитал, - Поверхности и сущности: аналогия как топливо и огонь мышления » Дугласа Хофштадтера . В этой книге центральный тезис автора состоит в том, что категоризация занимает центральное место в мышлении, а построение аналогий - это ядро ​​познания. Главный тезис Хофштадтера состоит в том, что концепции не являются жесткими, а..
Искусственный интеллект в архитектуре
Искусственный интеллект в архитектуре Искусственный интеллект (ИИ) обещает революционизировать наш сегодняшний мир. Не с чем-то столь драматичным, как разумные роботы, захватившие общество. Вместо этого все дело в компьютерных алгоритмах, выполняющих сложные интерпретирующие задачи эффективно и, осмелимся сказать, разумно. Одной из областей, где перспективы кажутся особенно яркими, является архитектура. Во многих отношениях ИИ — идеальный инструмент для этой области. Когда дело..
Как GAN учатся творчеству — Понимание функции оптимизации Generative Adversarial…
Объяснение популярной игры GAN min-max и полной потери модели Генеративно-состязательные сети (GAN) в последнее время стали очень популярны в мире искусственного интеллекта, особенно в области компьютерного зрения. С введением научной статьи «Генеративно-состязательные сети» Яна Дж. Гудфеллоу и др. [1], появилась мощная новая стратегия для разработки генеративных моделей, и с тех пор возникло множество исследований и исследовательских проектов, разрабатывающих новые приложения,..
ГАН: За кадром!
Нейронные сети стали более популярными в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта. Он может генерировать синтетические точки данных помимо классической классификации данных и приложений регрессии. Генеративно-состязательные сети (GAN)  – это тип нейронной сети в машинном обучении, который впервые был представлен в 2014 году. GAN — это мощный инструмент для создания синтетических данных, который можно использовать в самых разных приложениях. GAN основаны на идее двух нейронных..