Generative Adversarial Networks for Image-To-Image Translation (Generatív adverzális hálózatok kép-kép fordításhoz)

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Generative Adversarial Networks for Image-To-Image Translation

Könyv tartalma:

A generatív adverzális hálózatok (GAN) forradalmat indítottak el a mélytanulásban, és ma a GAN az egyik legtöbbet kutatott téma a mesterséges intelligencia területén. A Generative Adversarial Networks for Image-to-Image Translation átfogó áttekintést nyújt a GAN (Generative Adversarial Network) koncepciójáról, kezdve az eredeti GAN hálózattól a különböző GAN-alapú rendszerekig, mint például a Deep Convolutional GAN-ok (DCGAN-ok), a Conditional GAN-ok (cGAN-ok), a StackGAN, a Wasserstein GAN-ok (WGAN), a ciklikus GAN-ok és sok más.

A könyv részletes valós alkalmazásokat és a GAN-rendszerrel épített közös projekteket is kínál az olvasóknak a megfelelő Python-kóddal. Egy tipikus GAN-rendszer két neurális hálózatból, azaz generátorból és diszkriminátorból áll. Mindkét hálózat a játékelmélethez hasonlóan versenyez egymással.

A generátor felelős a minőségi képek generálásáért, amelyeknek hasonlítaniuk kell az alapigazsághoz, a diszkriminátor pedig felelős annak azonosításáért, hogy a generált kép valódi kép-e vagy a generátor által generált hamis kép. Mivel a GAN a felügyelet nélküli tanuláson alapuló architektúrák egyike, a GAN előnyben részesített módszer olyan esetekben, amikor nem állnak rendelkezésre címkézett adatok.

A GAN képes kiváló minőségű képeket, több vázlatból kifejlesztett emberi arcképeket generálni, képeket egyik tartományból a másikba konvertálni, képeket javítani, egy képet egy másik kép stílusával kombinálni, megváltoztatni egy emberi arckép megjelenését, hogy megmutassa az öregedés előrehaladásának hatásait, képeket generálni szövegből, és még sok más alkalmazást. A GAN segít abban, hogy a másodperc töredéke alatt az emberek által generált kimenethez nagyon közeli kimenetet hozzon létre, és hatékonyan képes kiváló minőségű zenét, beszédet és képeket előállítani.