Публикации по теме generative-adversarial

Публикации по теме 'generative-adversarial'

Анализируя работу StyleGAN: включение стиля в создание высококачественного изображения

"Начиная" Анализируя работу StyleGAN: включение стиля в создание высококачественного изображения В предыдущем посте мы обсудили преобразование изображения 2K в изображение, синтез видео в видео и генерацию крупномасштабных условно-классовых изображений. А именно pix2pixHD, vid-to-vid и BigGAN. Но насколько мы далеки от создания реалистичных изображений, основанных на стилях? Взгляните, насколько стильной может быть настоящая фотография: С этой целью в этой части мы..

Изучение генеративно-состязательных сетей (GAN) в двумерном пространстве

Реализация простого GAN. Вы когда-нибудь слышали о ГАН? Что ж, архитектура нейронной сети, которая расшифровывается как Генеративно-состязательная сеть, по сути является моделью глубокого обучения, которая позволяет вам генерировать новые точки данных (то есть новые образцы). Итак, если ваш набор данных состоит из множества изображений, вы можете использовать GAN для рисования новых изображений на основе существующих. Такое генеративное свойство GAN подтверждает, что возможности..

Это не человек, но она угроза

Сети GAN генерируют реалистичных фальшивых людей, и они вызывают большие вопросы в СМИ, законодательстве и искусственном интеллекте. Взгляните на человека в верхней части этой статьи. Она выглядит дружелюбной - возможно, это тот, с кем вы связались в Linkedin или наняли для ведения ваших социальных сетей. Если бы вы видели ее на уроке гимнастики вашего ребенка, вы бы поздоровались и завели неловкую светскую беседу. В зависимости от вашего убеждения, вы можете даже смахнуть вправо по..

Генеративно-состязательные сети

Фальсификатор произведений искусства против следователя Я хотел бы начать с аналогичного примера, который обычно используется для объяснения концепции генеративно-состязательных сетей (GAN). Есть фальшивомонетчик и есть искусствовед, а весь остальной арт-мир — идиоты, они не могут отличить настоящую работу от подделки — они покупают что угодно. Учитывая идиотизм мира искусства, качество работы фальсификатора начинается с крайне низкого качества. Фальсификатору просто нужно..

Генеративно-состязательные сети (GAN)

Состязательная тренировка — это простая идея, и ее простота делает ее приближающейся. Настоящая концепция, которая быстро развивается для машинного обучения и особенно для генеративных моделей нейронных сетей. Основной подход к генеративно-состязательным сетям заключается в противопоставлении алгоритмов друг другу. Это также дает надежду на увеличение и улучшение точности ИИ и создание объектов с помощью ИИ, требующих творчества человека. Внедрение генеративно-состязательных сетей..

Генерация лиц знаменитостей с использованием GAN (реализация Tensorflow)

Краткое описание сетей GAN Генеративные состязательные сети (GAN) - одна из самых актуальных тем в глубоком обучении. ( GAN) - это класс искусственных алгоритмов, используемых в алгоритме неконтролируемого обучения, реализованный системой из двух нейронных сетей. Генератор Дискриминатор Обе сети соревнуются друг с другом в рамках концепции игры с нулевой суммой. Генеративные состязательные сети (GAN) - это набор моделей, которые в основном учатся создавать синтетические..

Дифференцируемые генераторные сети: введение

Основы глубокого обучения Дифференцируемые генераторные сети: введение Введение в VAE, GAN и их проблемы Введение Обучение генеративных моделей намного сложнее, чем обучение классификаторов или регрессоров. При обучении классификатора задаче контролируемого обучения мы знаем оптимальное соответствие между входами и выходами наших обучающих примеров. Однако обучение генеративных моделей включает в себя критерии оптимизации, с которыми трудно справиться. В этой статье я..