Публикации по теме 'generative-adversarial'
Обучающиеся порождающие состязательные сети (GAN)
Сети GAN были представлены в статье Яна Гудфеллоу и других исследователей из Монреальского университета в 2014 году.
Что такое GAN?
Генеративная состязательная сеть (GAN) - это тип модели нейронной сети, которая предлагает большой потенциал в мире машинного обучения. В GAN есть две нейронные сети: первая - генеративная, а вторая - дискриминативная. Таким образом, основная концепция этого проекта - генеративная противоборствующая сеть. GAN занимается созданием вещей, и это трудно..
GAN и их эволюция - «Сравнение трех: fNIRS, SEGAN и увеличение данных на основе GAN для…
Аннотация. Генеративно-состязательные сети (GAN) были горячей темой в сообществе машинного обучения с момента их представления Яном Гудфеллоу и его коллегами в 2014 году. GAN — это тип модели глубокого обучения, которая может генерировать реалистичные данные, такие как изображения или текст, путем обучения сети генератора создавать образцы, неотличимые от реальных данных. В этом документе Иэн Гудфеллоу проводит критический анализ GAN, уделяя особое внимание тенденциям, их сильным и слабым..
Анатомическая анимация лица из одного изображения
Допустим, у вас есть фотография Хью Джекмана для рекламы. Он отлично выглядит, но клиент хочет, чтобы он выглядел немного счастливее. Нет, приглашать знаменитость на очередную фотосессию не нужно. Вам даже не нужно часами работать с Photoshop. Вы можете автоматически сгенерировать дюжину изображений из этого единственного изображения, на котором у Хью будут улыбки разной интенсивности. Вы даже можете создать анимацию из этого единственного изображения, где Хью меняет выражение своего..
Сможете угадать, настоящее ли это место?
Создание синтетических обучающих данных, которые могут повысить точность моделей машинного обучения.
Авторы Хамед Алемохаммад , исполнительный директор и главный специалист по данным, и Тарун Мохандосс , бывший стажер по машинному обучению в Radiant Earth Foundation
Вы, наверное, читали о поддельных изображениях и видео, которые создаются моделями машинного обучения (ML). Хотя это приложение может больше походить на забавное упражнение или, в некоторых случаях, на вредоносную..
ГАН: Базовая теория
Генерация данных, которые машина никогда раньше не видела, всегда была интересной проблемой. Человек может создавать музыку, которую никогда раньше не слышал, или рисовать персонажей, которых не существует. Способность делать это для машины означает, что она обладает определенным уровнем творчества. В этой статье рассказывается о теоретической части подхода генеративно-состязательной сети (GAN), предложенного Яном Гудфеллоу в 2014 году[1]. Начнем рассказ с традиционного подхода до того,..
Глубокое обучение для синтеза звука
Особенности генеративных моделей для аудиосинтеза
Сегодня я прочитал статью об использовании Deep Learning для синтеза звука (от звуковых эффектов до музыкальных инструментов). Источник статьи можно найти внизу этой статьи.
Как объяснялось в моей предыдущей статье ( https://bit.ly/3qysWQt ), генерация контента в настоящее время является большой тенденцией в области ИИ с приложениями, варьирующимися от создания поддельных видео до увеличения разрешения изображения. Вся эта область..
Понимание GAN
Сатья Кришнан Суреш , Шунмугаприя П.
Учитывая все разговоры о DALL-E, стабильной диффузии и дипфейках, важно изучить или узнать о генеративно-состязательных сетях, которые были разработаны Яном Гудфеллоу еще в 2014 году в его статье Генеративно-состязательные сети . GAN заложили основу для разработки изображений, которые были творческими, красивыми и непохожими ни на что, что мы когда-либо видели или о чем думали раньше. Идея, лежащая в основе GAN, проста — две модели глубокого..
