Topmusicanswers
- Kādiem mērķiem tiek izmantoti ģeneratīvi pretrunīgi tīkli?
- Kas ir GAN Python?
- Kā izveidot ģenerējošu pretrunīgu tīklu?
- Kā lietot GAN Python?
Kādiem mērķiem tiek izmantoti ģeneratīvi pretrunīgi tīkli?
Datu tulkošanai no attēliem var izmantot ģeneratīvus pretrunīgus tīklus. GAN var izmantot tulkojumiem no attēla, semantiskiem attēla un fotoattēla tulkojumiem un teksta attēla tulkojumiem.
Kas ir GAN Python?
Ievads GAN programmā Python. ... GAN mērķis ir apmācīt diskriminatoru, lai tas spētu atšķirt īstus un viltus datus, vienlaikus apmācot ģeneratoru radīt sintētiskus datu gadījumus, kas var droši apmānīt diskriminatoru.
Kā izveidot ģenerējošu pretrunīgu tīklu?
GAN apmācība
1. solis - no apmācību kopas izvēlieties vairākus reālus attēlus. 2. solis - ģenerējiet vairākus viltus attēlus. Tas tiek darīts, izlases veidā izlasot trokšņa vektorus un izveidojot no tiem attēlus, izmantojot ģeneratoru. 3. solis - apmāciet diskriminatoru vienam vai vairākiem laikmetiem, izmantojot gan viltotus, gan reālus attēlus.
Kā lietot GAN Python?
Pēdējās darbības GAN izveidei Python
Lai apmācītu mūsu GAN, mums vispirms jāielādē datu kopa no Cifar10. Turklāt mēs normalizēsim datus. Tādējādi modelis darbosies ātrāk. Lai to izdarītu, RGB slānim pārejot no 0 līdz 255, mēs atņemsim un pēc tam sadalīsim 127.5.
