gan 딥러닝 예제

GAN 생성 포켓몬 캐릭터의 예.pokeGAN 프로젝트에서 촬영. [고수중 기자][1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1 생성 적대적 네트워크(또는 짧은 경우 의 간)는 최근 개발된 가장 인기 있는 기계 학습 알고리즘 중 하나입니다. 개념적으로, z는 생성된 이미지의 잠재 특징, 예를 들어, 색상 및 형상을 나타낸다. 딥 러닝 분류에서는 모델이 학습하는 기능을 제어하지 않습니다. 마찬가지로 GAN에서는 z의 의미 체계적 의미를 제어하지 않습니다. 우리는 그것을 배울 수있는 교육 과정을 할 수 있습니다. 즉, z의 바이트가 머리카락의 색상을 결정하는지 제어하지 않습니다. 그 의미를 발견하기 위해, 가장 효과적인 방법은 생성 된 이미지를 플롯하고 자신을 검사하는 것입니다. 다음 이미지는 임의 노이즈 z를 사용하여 프로그레시브 GAN에 의해 생성됩니다! [생성적 적대네트워크를 이용한 사실적인 단일 이미지 슈퍼 해상도] 【 종이 】 [코드](심층 잔류 네트워크 사용) [생성적 적대네트워크와의 교차 도메인 관계를 발견하는 학습] [종이][코드] [InfoGAN: 생성적 적대적 그물을 최대화하여 해석 가능한 표현 학습] [종이][코드] [코드] [얼굴 속성 조작을 위한 잔여 이미지 학습] 【 종이 】 [코드] (CVPR 2017) 다음은 Keras에서 코딩된 GAN의 예로, 모델을 Deeplearning4j로 가져올 수 있습니다. 이 백서의 예는 2014년부터 2017년까지 의 GaN의 급속한 진전을 보여주기 위해 „인공 지능의 악의적인 사용: 예측, 예방 및 완화”라는 제목의 2018 년 보고서에서 사용되었습니다 (Ian Goodfellow이 이 트윗을 통해 발견). 2019년 DeepMind는 변형 자동 엔코더(VAEs)가 얼굴 생성시 간을 능가할 수 있음을 보여주었습니다. [적대적 훈련을 통해 시뮬레이션 및 감독되지 않은 이미지에서 학습] 【 종이 】 [코드](애플 페이퍼, CVPR 2017 베스트 페이퍼) IcGAN.Taken 이미지 편집을 위한 반전 조건부 GAN에서 찍은 얼굴 사진 편집의 예, 2016.

VAE 및 GAN을 기반으로 하는 신경 사진 편집기 사용 얼굴 편집의 예.내성 적대 네트워크와 신경 사진 편집에서 찍은, 2016. 유명 인사 사진 및 GAN 생성 이모티콘의 예.감독되지 않은 교차 도메인 이미지 생성에서 찍은, 2016. [컨텍스트 인코더: 인페인팅을 통해 기능 학습] 【 종이 】 [코드] 인공 지능(AI) 분야를 새롭게 접하는 사람들을 위해 기계 학습(ML)을 데이터를 사용하여 기계/프로그램을 통해 새 작업을 수행하는 방법을 „가르치는” AI의 하위 필드로 간단히 설명할 수 있습니다. 이 것의 간단한 예는 알고리즘에 대한 입력으로 사람의 얼굴의 이미지를 사용하는 것입니다, 그래서 프로그램은 주어진 그림에서 같은 사람을 인식하는 법을 배워야 (그것은 아마 너무 부정적인 샘플이 필요합니다). 이를 위해 기계 학습을 적용된 수학 최적화로 설명할 수 있는데, 여기서 알고리즘은 다차원 공간에서 데이터(예: 그림)를 나타낼 수 있습니다(카르테시안 평면을 기억합니까? 즉, 2 차원 필드입니다), 다음 대상 분포 여부에 속하는 새로운 다차원 벡터 샘플을 구별하는 방법을 배웁니다. 기계가 배우는 방법에 대한 시각적 이해를 위해 나는이 광범위한 비디오 설명과 기계의 상승에이 다른 비디오를 추천, 나는 보고 매우 재미 있었다.