Reti generative avversarie con Python

1. A cosa servono le reti generative avversarie??
2. Cos'è GAN Python??
3. Come si crea un network generativo di contraddittorio?
4. Come uso i GAN in Python??

A cosa servono le reti generative avversarie??

Le reti generative avversarie possono essere utilizzate per tradurre i dati dalle immagini. I GAN possono essere utilizzati per traduzioni da immagine a immagine, traduzioni semantiche da immagine a foto e traduzioni da testo a immagine.

Cos'è GAN Python??

Introduzione ai GAN in Python. ... L'obiettivo di un GAN è addestrare un discriminatore per essere in grado di distinguere tra dati reali e falsi e allo stesso tempo addestrare un generatore a produrre istanze sintetiche di dati che possono ingannare in modo affidabile il discriminatore.

Come si crea una rete generativa contraddittoria??

Formazione GAN

Passaggio 1 — Seleziona un numero di immagini reali dal set di allenamento. Passaggio 2: genera un numero di immagini false. Questo viene fatto campionando vettori di rumore casuali e creando immagini da essi usando il generatore. Passaggio 3: addestrare il discriminatore per una o più epoche utilizzando immagini sia false che reali.

Come uso i GAN in Python??

Ultimi passaggi per creare un GAN in Python

Per addestrare il nostro GAN dobbiamo prima caricare il dataset da Cifar10. Inoltre, normalizzeremo i dati. Questo farà funzionare il modello più velocemente. Per fare ciò, poiché un livello RGB va da 0 a 255, sottrarremo e poi divideremo 127.5.