Generativna kontradiktorna omrežja s pythonom

1. Za kaj se uporabljajo generativna kontradiktorna omrežja?
2. Kaj je GAN Python?
3. Kako ustvarite generativno kontradiktorno mrežo?
4. Kako uporabljam GAN -ove v Pythonu?

Za kaj se uporabljajo generativna kontradiktorna omrežja?

Generativna kontradiktorna omrežja se lahko uporabljajo za prevajanje podatkov iz slik. GAN-ove lahko uporabite za prevode slike v sliko, semantične prevode slike v fotografijo in prevode besedila v sliko.

Kaj je GAN Python?

Uvod v GAN v Pythonu. ... Cilj GAN -a je usposobiti diskriminatorja, da bo sposoben razlikovati med resničnimi in lažnimi podatki, hkrati pa generator usposobiti za izdelavo sintetičnih primerkov podatkov, ki lahko zanesljivo prevarajo diskriminatorja.

Kako ustvarite generativno kontradiktorno mrežo?

Usposabljanje GAN

Korak 1 - Izberite nekaj resničnih slik iz nabora za usposabljanje. 2. korak - ustvarite več ponarejenih slik. To naredimo tako, da vzorčimo naključne vektorje hrupa in iz njih ustvarimo slike z generatorjem. 3. korak - Učite diskriminatorja za eno ali več obdobij z uporabo lažnih in resničnih slik.

Kako uporabljam GAN -ove v Pythonu?

Zadnji koraki za ustvarjanje GAN -a v Pythonu

Za usposabljanje našega GAN -a moramo najprej naložiti nabor podatkov iz Cifar10. Poleg tega bomo podatke normalizirali. Tako bo model deloval hitreje. Če želite to narediti, ko plast RGB preide od 0 do 255, bomo odšteli in nato delili 127.5.