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gan 예제코드

따라서 우리는 다음과 같이 파이썬 의사 코드와 교육 알고리즘을 요약 할 수 있습니다 : 이제 우리는 생성기 및 판별자 모델을 가지고, 우리는 그들을 훈련을 시작할 수 있습니다! 그것은 간으로 밝혀, 우리의 차별은 실제와 가짜 이미지를 구별에 정말 좋은 것이 중요합니다. 따라서 생성기 가중치가 업데이트될 때마다 판별기의 가중치를 5~100회 업데이트합니다(자세한 내용은 코드 참조). 좋아, 하지만 정확히 어떻게 우리는 차별을 훈련합니까? 그것은 실제로 아주 쉽습니다. 첫째, 우리는 우리의 실제 이미지의 미니 배치를 가지고 차별을 통해 넣어. 판별자의 출력은 실제 손실입니다. 그런 다음 발전기를 통해 노이즈를 넣고 이러한 가짜 이미지를 판별기를 통해 넣습니다. 이 판별자의 출력은 가짜 손실입니다. 판별자 손실은 실제 손실 (실제 손실 – 가짜 손실)에서 가짜 손실을 빼서 계산됩니다. 이 손실과 관련하여 가중치가 업데이트됩니다.

당신이 볼 수 있듯이, 생성기는 기본적으로 판별자 속이려고, 따라서 생성 적대적 네트워크의 적대적 부분. 초현실적 인 차례로, 크리스티는 스탠포드의 로비 바라트에 의해 작성 된 오픈 소스 코드를 기반으로, GAN에 의해 생성 된 $ 432,000에 대한 초상화를 판매했다. 대부분의 진정한 예술가처럼, 그는 돈을 본 적이 없었다, 대신 프랑스 회사에 갔다, 명백한.0 그들은 모델링과 높은 차원의 데이터를 생성에 정말 성공적 입증, 그래서 그들은 그렇게 인기를 끌고있다. 그럼에도 불구 하 고 그들은 생성 모델의 유일한 유형, 다른 변형 자동 엔코더 (VAEs) 및 pixelCNN/pixelRNN 및 실제 NVP를 포함. 각 모델에는 고유한 장단점이 있습니다. 2019년 DeepMind는 변형 자동 엔코더(VAEs)가 얼굴 생성시 간을 능가할 수 있음을 보여주었습니다. 이 구현의 목적은 학습 데이터와 동일한 분포에서 데이터를 생성할 수 있는 새로운 함수를 학습하는 것입니다. 이 교육의 기대치는 Generator 네트워크가 이차 분포를 따르는 데이터를 생성하기 시작해야 한다는 것입니다. 이것은 다음 섹션에서 더 설명하고 더 보여 주었습니다. 매우 간단한 데이터 배포부터 시작하지만 이 방법을 쉽게 확장하여 훨씬 더 복잡한 데이터 집합에서 데이터를 생성할 수 있습니다. 몇 가지 예 간 성공적으로 필기 숫자의 이미지를 생성 한, 유명 인사의 얼굴, 동물, 등. [학습 된 유사성 메트릭을 사용하여 픽셀을 넘어 자동 엔코딩] [종이][코드][텐서 플로우 코드] 생성 적대자를 비교하는 것이 유용 할 수 있습니다 자동 엔코더 및 변형 자동 엔코더와 같은 다른 신경망에 대한 네트워크.

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