Публикации по теме 'generative-adversarial'
GAN могут быть частью механизма мечты
GAN могут быть частью механизма мечты
Генератор : президент Трамп наконец строит стену в своей ванной. Ян Гудфеллоу наконец добрался до Марса. Илон Маск открывает ракетный магазин на Марсе. Apple изменила свой логотип на Orange. Ким Кардашьян представила Android в Пхенчхане. Apple выпустила Samsung Galaxy S9. Черная пантера целовалась с Чудо-женщинами. Биткойн похитил доллар и сбежал на Гавайи в родстере Илона Маска.
Дискриминатор: что это было. Это странно? Не имеет никакого..
Введение в машинное обучение, ориентированное на искусство
TL; DR : загрузите материалы курса по следующим направлениям: визуальное машинное обучение, машинное обучение письму и речи и машинное обучение аудио / музыке.
Цели этого учебного материала
Недавно я провел серию семинаров по машинному обучению в программе Make + Think + Code Pacific Northwest College of the Art и подумал, что выложу материалы своего курса в Интернете, имея в виду 3 цели:
Сделать материал доступным для более широкой аудитории художников, которым нужен широкий обзор..
Точная модель ячейки эквивалентной схемы с параметрическими функциями, обученными противником…
Мы можем применить идеи из Изучения точного физического симулятора с помощью состязательного обучения с подкреплением для моделирования ячеек с помощью моделей электрических ячеек, таких как Модель эквивалентной схемы Thevenin :
Сделайте все параметры модели (например, сопротивления и емкости в модели эквивалентной схемы (ECM)) обученными функциями состояния (степень заряда, температура и т. д.). Этих зависимостей может не быть в физической реальности: например, емкостные параметры в..
Каким будет ваше лицо в ближайшие несколько лет? GAN для решения проблем старения лица.
Узнайте, как применять GAN, чтобы увидеть внешний вид лица при проблеме старения лица или в других условиях.
Введение
Генеративно-состязательные сети — это тип архитектуры глубокой нейронной сети, которая использует неконтролируемое машинное обучение для генерации данных. Они были представлены в 2014 году в статье Яна Гудфеллоу, Йошуа Бенжио и Аарона Курвилля, которую можно найти по следующей ссылке: https://arxiv.org/pdf/1406.2661 . GAN имеют множество приложений, включая..
Выполнение заключается в создании чего-то
Этот пост в блоге направлен на обеспечение полного интуитивного понимания генерирующих состязательных сетей вместе с математикой, которая связана с ними, включая реализацию тензорного потока.
Примечание. Читатель должен иметь базовое представление о глубоком обучении.
В статье 2014 года Иэн Гудфеллоу, доктор философии. Студент Монреальского университета представил доклад под названием Generative Adversarial Nets вместе со своими наставниками из Милы, включая Йошуа Бенжио и Аарон..
Понимание CycleGAN
За последние пять лет компьютерное зрение значительно расширилось за счет использования техники под названием «Глубокое обучение». Глубокое обучение касается полезности используемых искусственных нейронных сетей. Одним из больших скачков в компьютерном зрении и глубоком обучении является концепция генеративно-состязательных сетей, которая состоит из двух конкурирующих моделей, одна из которых пытается узнать правильное изображение с помощью шума, а вторая модель оценивает, хорошо ли другая..
6 архитектур GAN, о которых вы действительно должны знать
CycleGAN, StyleGAN, DiscoGAN, pixelRNN, текст-2-изображение, lsGAN
Эта статья была первоначально размещена Шибсанкар Дас в блоге Нептуна
Генеративные состязательные сети (GAN) были впервые представлены в 2014 году Яном Гудфеллоу и др. al. и с тех пор эта тема сама по себе открыла новую область исследований.
В течение нескольких лет исследовательское сообщество подготовило множество статей по этой теме, некоторые из которых имеют очень интересные названия :). У вас есть..
