Публикации по теме 'generative-adversarial'
StyleGAN3 ясно объяснил!
Объяснение статьи: StyleGAN3 — генеративно-состязательные сети без псевдонимов
Бумагу StyleGAN3 довольно сложно понять. В этой статье я изо всех сил старался реорганизовать его и объяснить шаг за шагом.
Надеюсь, вы поняли это лучше после прочтения этого.
Если вы хотите узнать разницу…
Одновременная генерация структурированных табличных данных и изображений с использованием GAN
Мы хорошо знаем GAN за его успехи в создании реалистичных изображений. Мы не так хорошо знаем о формировании табличных данных. Однако их можно использовать при одновременной реализации табличных данных и изображений.
Зачем одновременно создавать табличные данные и изображение?
Я создал приложение coronarography.ai . На вход нейросети подаются структурированные данные (факторы риска развития заболеваний сердца) и изображение ЭКГ, а на выходе — патология магистральных артерий сердца...
Ученые ускорили адаптацию домена для генеративно-состязательных сетей в пять тысяч раз
Современные генеративно-состязательные сети (GAN) демонстрируют замечательную эффективность при моделировании распределения изображений и находят применение в широком спектре задач компьютерного зрения: улучшение изображений , редактирование , трансляция изображения в изображение и т. д. GAN состоят из двух нейронные сети — генератор и дискриминатор — настроены так, чтобы действовать друг против друга. Первый генерирует новые образцы на основе обучающего набора, а второй пытается..
Использование возможностей дифференциальной конфиденциальности Opaqus в здравоохранении: изменение правил игры для данных FHIR…
В эпоху больших данных защита конфиденциальности при максимальной полезности стала фундаментальной задачей. В частности, в здравоохранении, где конфиденциальность данных превосходит многие другие сектора, потребность в эффективных технологиях сохранения конфиденциальности имеет первостепенное значение. Одним из многообещающих решений является дифференциальная конфиденциальность, математическая основа для обеспечения конфиденциальности наборов данных, и Opaqus предлагает особенно мощную ее..
Введение в генеративно-состязательную сеть с TensorFlow
В этом посте представлено введение в генеративно-состязательные сети (GAN), класс моделей глубокого обучения, которые могут генерировать новые данные, напоминающие заданный обучающий набор данных. GAN имеют множество приложений, включая синтез изображений, генерацию видео и генерацию текста.
Пост также включает реализацию TensorFlow GAN. Он охватывает основные компоненты GAN, включая сеть генератора, сеть дискриминатора и функцию потерь. Реализация использует Keras API в TensorFlow и..
Генеративно-состязательные сети (GAN) или передача обучения
Генеративно-состязательные сети (GAN) и трансферное обучение — две из самых интересных и быстро развивающихся областей науки о данных. В последние годы они привлекли большое внимание и популярность среди исследователей, практиков и профессионалов отрасли благодаря своей способности решать сложные задачи в различных приложениях. В этом блоге мы углубимся в концепции GAN и трансферного обучения и исследуем их значение в области науки о данных.
Генеративно-состязательные сети (GAN) — это..
Раскрытие возможностей GAN для анализа отдельных клеток
Поскольку анализ отдельных клеток продолжает развиваться, предлагая беспрецедентное понимание клеточных состояний и функций, исследователи сталкиваются с проблемами, присущими биоинформатике. Одна из основных проблем заключается в непомерно высокой стоимости секвенирования и чувствительности биоинформатических данных. Использование глубокого обучения, особенно генеративно-состязательных сетей (GAN), обещает новое решение. Эти глубокие генеративные модели уже оставили свой след в других..
