Публикации по теме 'generative-adversarial'


Глубокие сверточные GAN
В этой статье рассматривается Deep Convolutional Generative Adversarial Network и ее pytorch-реализация Обучение неконтролируемому представлению с Deep Convolutional Generative Adversarial Networks для генерации поддельных изображений с использованием шума. Этот документ - лучший документ для понимания концепций и работы GAN. Резюме Дискриминатор обучается на реальных изображениях и получает информацию о том, что это реальные изображения. Случайные шумы передаются генератору для..
Генеративно-состязательные сети (GAN) и искусственный интеллект (ИИ): появление цифровых…
Представьте, что это был 1960 год. Могли ли вы представить, что существует технология, которая может заставить королеву Елизавету танцевать в TikTok или помочь ученым выявлять болезни? Что ж, тогда меня бы сбила с толку одна мысль об этом, но, скажем так, многое изменилось со времен Мартина Лютера Кинга и Джона Ф. Кеннеди. Мы живем в эпоху цифровых технологий, и это только начало. Меня зовут Вария Мехта, и я учусь в средней профессионально-технической школе в Нью-Джерси. Если бы мне..
Генеративно-состязательные сети (GAN)
Введение Генеративно-состязательные сети (GAN) — это тип архитектуры нейронной сети, который в последние годы привлек большое внимание. GAN — это тип модели глубокого обучения, которая может создавать новые и оригинальные данные. Они принципиально различны по своей цели. и методы CNN для классификации, сегментации или обнаружения объектов. Первоначально GAN не предназначались для анализа изображений, а для создания естественно выглядящих изображений. По мере развития технологий..
Празднование китайского Нового года с CycleGAN
Использование CycleGAN и набора данных Google QuickDraw для создания праздничных драконов и быков Пятница, 12 февраля, знаменует начало Лунного Нового года в 2021 году. На новогодних фестивалях вы часто будете видеть красочных танцующих драконов, желающих участникам удачи. Чтобы отпраздновать стиль ML, я использовал CycleGAN для создания драконов с забавными декоративными бликами (показано выше), и я опишу шаги реализации в этой статье. Возможно, эти драконы, созданные GAN, тоже..
Как я использовал ИИ для создания фальшивых людей (GAN)
- И почему это важно Победить людей в шахматы? Проверять. Классифицирует злокачественные и доброкачественные опухоли лучше, чем врач? Проверять. Моделирование миллионов лекарств, потенциально способных вылечить рак? Че- подожди, AI действительно может это сделать ?? А как насчет нашей красивой человеческой кожи? Конечно, ИИ не может имитировать чистое великолепие человеческого лица, верно? Противоположно правому. Эти два последних умопомрачительных применения искусственного..
Генерация реалистичных изображений с использованием генеративно-состязательных сетей
Генеративно-состязательная сеть (GAN) – это класс сред машинного обучения, разработанный Яном Гудфеллоу и его коллегами в 2014 году. Две нейронные сети соревнуются друг с другом в игра (в смысле теории игр, часто, но не всегда в форме игры с нулевой суммой). Учитывая обучающий набор, этот метод учится генерировать новые данные с той же статистикой, что и обучающий набор. GAN состоит из двух сетей, которые конкурируют друг с другом, а именно сети генератора и сети дискриминатора,..
Использование генерирующих состязательных сетей для решения проблемы нехватки геопространственных данных обучения
Результаты показывают, что модели, основанные на генерирующих состязательных сетях, лучше, чем сверточные нейронные сети, при классификации классов земного покрова за пределами обучающего набора данных. Автор: Хамед Алемохаммад , исполнительный директор и главный специалист по обработке данных, и Адитья Кулкарни , бывший стажер по машинному обучению в Radiant Earth Foundation Во многих приложениях контролируемого машинного обучения (ML), которые используют наблюдения Земли (EO),..