Публикации по теме 'generative-adversarial'
Синтез лицевой поверхности и текстуры через GAN
Глубокие сети могут быть чрезвычайно мощными и эффективными при ответе на сложные вопросы. Но также хорошо известно, что для обучения действительно сложной модели вам понадобится много-много данных, которые близко соответствуют полному распределению данных.
Из-за отсутствия реальных данных многие исследователи выбирают увеличение данных как метод увеличения размера данного набора данных. Идея состоит в том, чтобы изменить обучающие примеры таким образом, чтобы сохранить их..
Оптимизация модели глубокого обучения — Часть 1, использование OpenVino
Глубокое обучение развивается очень быстрыми темпами, и в настоящее время его применение можно найти во всех аспектах человеческой жизни. Поскольку каждый месяц выпускаются тысячи моделей, а возможности каждой из них улучшаются, стало необходимым оптимизировать их так, чтобы их можно было использовать на практике. Чаще всего моделисты сталкиваются с трудностями при производстве своих моделей из-за аппаратных ограничений или низкой производительности, вызванной неоптимизированными моделями...
Обратное тональное отображение с использованием GAN
В следующем посте я хотел бы написать резюме этой исследовательской работы: Глубокий рекурсивный HDRI: обратное отображение тонов с использованием генеративных состязательных сетей . В этой статье для выполнения обратного тонального отображения используются сети GAN. Я буду использовать методологию, изложенную в этом фантастическом блоге: https://violentmetaphors.com/2013/08/25/how-to-read-and-understand-a-scientific-paper-2/ , чтобы объяснить статью. Мы зададим основные вопросы, ответы..
GAN в анализе медицинских изображений: часть 2
Как GAN решают проблемы анализа медицинских изображений!
В последней части этого блога мы рассмотрели основы GAN и их приложений для шумоподавления медицинских изображений и создания медицинских данных для образовательных целей. В этом блоге мы продолжим обсуждение еще трех приложений GAN в медицинской визуализации.
Сегментация
Создание новых изображений с помощью генеративно-состязательных сетей (GAN)
Генеративно-состязательные сети, или GAN, произвели фурор в сообществе ИИ благодаря своей сверхъестественной способности генерировать поразительно реалистичные изображения. Они использовались для создания всего: от потрясающе реалистичных человеческих лиц до произведений искусства, которые выглядят так, будто их нарисовал мастер-художник. Сегодня я предоставлю исчерпывающее руководство о том, что такое GAN и как они работают, дополненное фрагментами кода Python на реальном примере для..
Конец художников
Забавно вспоминать 2022 год, не так ли? 40 лет назад; Это год, когда, я бы сказал, начался конец художников .
Начали свое завоевание ИИ, создающие изображения , или, ну, они уже существовали в течение 8 лет на тот момент, но 2022 год, безусловно, был годом, когда они стали широко известны. Теперь, 40 лет спустя, понятие искусства, создающего человека, зарезервировано для нишевых инди-групп и считается почти эзотерическим.
возможно, что человек через 40 лет сказал бы о феномене..
Чтение «Генерация языка с рекуррентными генеративно-состязательными сетями без предварительного обучения»
# Что такое предварительная подготовка?
Это хороший способ сказать нейронной сети, чтобы она начала с некоторых предварительно обученных данных вместо случайных данных.
Вот говорит, что это больше не нужно? https://stats.stackexchange.com/questions/232616/is-greedy-layer-wise-training-of-deep-networks-necessary-for-successfully-traini?utm_medium=organic&utm_source=google_rich_qa&utm_campaign=google_rich_qa
# Используется настройка из WGAN ( https://arxiv.org/abs/1704.00028 )
Their..
