Привет, Хабр! На связи Павел Серов из Cloud4Y. И сегодня поговорим про GAN — генеративно-состязательные сети. Представьте, что нейросети устроили настоящую гонку вооружений: одна (генератор) пытается создавать фейковые видео, а другая (дискриминатор) изо всех сил пытается…
Для создания изображений с помощью GAN я буду использовать Tensorflow. Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это модель машинного обучения, в которой две нейронные сети соревнуются друг с другом, чтобы быть более точными в своих прогнозах. Как работают GAN? Первым шагом в создании GAN…
Впервые идея GAN была опубликована Яном Гудфеллоу Generative Adversarial Nets, Goodfellow et alб 2014, после этого GAN'ы являются одними из лучших генеративнх моделей. Как и у любой другой генеративной модели задача GAN построить модель данных, а если более конкретно научиться генерировать семплы из…
На высоком уровне GAN — это нейронные сети, которые учатся генерировать реалистичные образцы данных, на которых они обучались. Например, имея фотографии рукописных цифр, GAN узнают, как создавать реалистичные фотографии большего количества рукописных цифр. Что еще более впечатляюще, GAN могут даже научиться создавать реалистичные фотографии людей, такие как приведенные ниже. Читать далее