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- Wofür werden generative gegnerische Netzwerke verwendet??
- Was ist GAN-Python??
- Wie erstellt man ein generatives gegnerisches Netzwerk?
- Wie verwende ich GANs in Python??
Wofür werden generative gegnerische Netzwerke verwendet??
Generative gegnerische Netzwerke können zum Übersetzen von Daten aus Bildern verwendet werden. GANs können für Bild-zu-Bild-Übersetzungen, semantische Bild-zu-Foto-Übersetzungen und Text-zu-Bild-Übersetzungen verwendet werden.
Was ist GAN-Python??
Einführung in GANs in Python. ... Das Ziel eines GAN ist es, einen Diskriminator so zu trainieren, dass er zwischen echten und gefälschten Daten unterscheiden kann, während gleichzeitig ein Generator trainiert wird, synthetische Dateninstanzen zu erzeugen, die den Diskriminator zuverlässig austricksen können.
Wie erstellt man ein generatives gegnerisches Netzwerk?
GAN-Schulung
Schritt 1 – Wählen Sie eine Reihe von echten Bildern aus dem Trainingsset aus. Schritt 2 – Generieren Sie eine Reihe von gefälschten Bildern. Dazu werden zufällige Rauschvektoren abgetastet und mit dem Generator Bilder daraus erstellt. Schritt 3 – Trainieren Sie den Diskriminator für eine oder mehrere Epochen mit gefälschten und echten Bildern.
Wie verwende ich GANs in Python??
Letzte Schritte zum Erstellen eines GAN in Python
Um unser GAN zu trainieren, müssen wir zuerst den Datensatz von Cifar10 laden. Außerdem werden wir die Daten normalisieren. Dadurch arbeitet das Modell schneller. Um dies zu tun, werden wir, wenn eine RGB-Ebene von 0 bis 255 geht, subtrahieren und dann 127 . dividieren.5.
