Публикации по теме generative-adversarial

Публикации по теме 'generative-adversarial'

Генеративные состязательные сети - объяснение

Глубокое обучение изменило способ работы, вычислений и сделало нашу жизнь намного проще. Как заметил Андрей Карпаты , это действительно программное обеспечение 2.0 , поскольку мы научили машины разбираться в вещах сами. Существует множество существующих методов глубокого обучения, которые можно объяснить его успешным успехом. Но глубокие генеративные модели не оказали серьезного воздействия, что связано с их неспособностью аппроксимировать трудноразрешимые вероятностные вычисления...

Леонардо и мечта GAN

Изучите концепцию сети GAN, отправившись в прошлое, в эпоху Возрождения, поскольку Леонардо сталкивается с одной из самых неожиданных проблем. Леонардо хлопнул кулаком по столу. - Возмутительно! Porca Miseria! Придворные короля и другие члены королевской семьи созерцали сцену со сторон большого зала. Клара, его двоюродная сестра и наперсница, пыталась утешить его. - Что случилось, маэстро? Что случилось? Леонардо на мгновение заколебался. Затем вздохнул и поднял глаза на..

Мое третье место в конкурсе OpenKBP Challenge

TL; DR: прогнозирование на 2D-срезах; UNet с разделенными свертками, плотно соединенным расширенным узким местом и выпадением; ансамбль модели, обученной с модифицированными потерями Smooth L1, и модель, обученная в структуре GAN для передачи стилей. Код доступен на https://github.com/sanch7/OpenKBP-Solution . Прежде всего, я невероятно благодарен своим товарищам по команде Джехи Чуну и Сен Яну. У меня был большой опыт работы с ними. Несмотря на то, что мы объединились очень..

GAN - Генеративные состязательные сети.

Может ли машина создать веб-сайт, просто предоставив эскиз? Или конвертировать видео с разрешением 480p в видео 1080p? Чтобы автоматически генерировать речь , имитирующую человеческий голос? Чтобы раскрасить черно-белые изображения? Для создания новых покемонов и аниме-персонажей ? мечтать и галлюцинировать ? Уже есть хороший прогресс! Давайте подробно рассмотрим GAN. Вступление. Генеративные состязательные сети (GAN) - это глубокие нейронные сети, основанные..

Условная генерация значков с помощью GAN

Самый глубокий из учеников - Анируддх Бхарадвадж, Чарли Хванг, Рачит Катария, Чарльз Ли Мотивация Apple, Google, McDonald’s - у всех есть вневременные значки, которые передают миссию компании и задают тон для внешних коммуникаций. С ростом цифровых медиа и быстрым распространением мобильных телефонов спрос на высококачественный цифровой контент, важнейшим компонентом которого является брендинг , растет в геометрической прогрессии. Фактически, «77 процентов руководителей маркетинга..

Генеративно-состязательные сети и варианты

Примечание. Это блог-семинар, созданный Хаораном Чжу ([email protected]) для COMS 6998: Практическая производительность систем глубокого обучения (весна 2021 г.) Генеративно-состязательные сети (GAN) относятся к подходу к генеративному моделированию с использованием методов глубокого обучения. В 2016 году Янн ЛеКун назвал это «самой интересной идеей в машинном обучении за последние 10 лет». . Зачем нам нужны GAN? Есть много причин для изучения и использования GAN. Прежде всего,..

Что такое порождающая состязательная сеть?

Что в генеративной модели? Прежде чем мы даже подумаем о том, чтобы начать говорить о Генеративных состязательных сетях (GAN), стоит задать вопрос: что же находится в генеративной модели? Почему мы вообще хотим иметь такую вещь? Какая цель? Эти вопросы могут помочь в нашем мыслительном процессе лучше взаимодействовать с GAN. Так зачем нам генеративная модель? Что ж, дело в названии! Мы хотим что-то произвести. Но что мы хотим произвести? Обычно мы хотим сгенерировать данные..