Публикации по теме 'gans'
Изменение пола и расы на вашем селфи с помощью нейронных сетей
Сегодня я расскажу, как можно изменить лицо на фотографии, используя сложный конвейер с несколькими генеративными нейронными сетями (GAN). Вы, наверное, видели множество популярных приложений, которые превращают ваше селфи в женщину или старика. Они не используют глубокое обучение полностью по двум основным причинам:
Обработка GAN по-прежнему тяжелая и медленная Качество классических методов CV достаточно хорошее для производственного уровня.
Но, в любом случае, предложенный..
Увеличение данных с помощью GAN
Модели машинного обучения требуют для своего обучения огромного количества данных, которые у нас не всегда есть. Одно из возможных решений - собрать больше выборок данных, но это займет много времени. Еще одна актуальная проблема - это политика конфиденциальности данных, которая запрещает использование любых данных из наборов данных, содержащих личную информацию.
Введение в проблему несбалансированных наборов данных
Большинство существующих наборов данных изображений имеют разное..
Поиск крошечных лиц в дикой природе с помощью генеративной состязательной сети
Распознавание лиц - фундаментальная проблема компьютерного зрения, поскольку обычно оно является ключевым шагом на пути ко многим последующим приложениям, связанным с лицами, включая синтаксический анализ лиц, проверку лиц, маркировку и поиск лиц и т. д. Распознавание лиц широко используется изучены за последние несколько десятилетий, и для большинства сценариев с ограничениями были предложены многочисленные точные и эффективные методы. Современные детекторы лиц достигли впечатляющих..
Генеративно-состязательная сеть
В этом блоге мы создадим генеративно-состязательную сеть (GAN) , обученную на наборе данных MNIST (рукописные цифры). Из этого мы сможем генерировать новые рукописные цифры. GAN были представлены Яном Гудфеллоу и др. в 2014 году. С тех пор популярность GAN резко возросла. Этот метод может генерировать фотографии, которые, по крайней мере, внешне выглядят аутентичными для человека-наблюдателя, обладая многими реалистичными характеристиками.
В машинном обучении GAN — это класс..
ГАН: Вам нужно только распространение?
Восемь лет назад появился один из самых многообещающих подходов к генеративному моделированию: генеративно-состязательные сети (GAN) [1] . С тех пор в технике и полученных результатах был достигнут соизмеримый прогресс. Эти модели перешли от создания размытых лиц к реалистичным изображениям высокой четкости с различными ограничениями.
Если эти улучшения впечатляют, то такие модели еще не готовы к широкому использованию. Действительно, чтобы такие модели были успешными, они..
Что такое GAN (генеративно-состязательные сети)?
Один из моих любимых алгоритмов машинного обучения — генеративно-состязательные сети или GAN. Он противопоставляет две модели ИИ друг другу, отсюда и «состязательная» часть.
Сейчас большинство моделей машинного обучения используются для создания прогноза. Итак, мы начнем с некоторых входных обучающих данных. И мы загружаем это в нашу модель. Затем модель делает прогноз в виде выходных данных. И мы можем сравнить прогнозируемый результат с ожидаемым результатом набора обучающих..
Понимание GAN и как упорядочить GAN в условиях ограниченных данных (расхождение Le Cam)
В последние годы наблюдается быстрое развитие генеративно-состязательных сетей. Однако успех моделей GAN зависит от большого количества обучающих данных. Давайте рассмотрим стратегию регуляризации для обучения надежных моделей GAN на разреженных данных. Прежде чем начать, позвольте мне дать краткое введение в GAN.
Что такое Генеративный?
По сути, генеративная модель означает, что вы нанесли на карту распределение вероятностей самих данных. В случае изображений это означает, что есть..
