В предыдущей статье на примере игрушечных моделей я попытался проанализировать почему же, собственно, у нас получается достаточно эффективно обучать GAN’ы. Сейчас же мы попробуем обобщить некоторые результаты и, самое главное, попробуем проанализировать как влияет архитектура нейронных сетей на устойчивость процесса обучения. Читать дальше →
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…
Содержание Часть 1: Введение Часть 2: Manifold learning и скрытые (latent) переменные Часть 3: Вариационные автоэнкодеры (VAE) Часть 4: Conditional VAE Часть 5: GAN (Generative Adversarial Networks) и tensorflow Часть 6: VAE + GAN (Из-за вчерашнего бага с перезалитыми картинками на хабрасторейдж, случившегося не по моей вине, вчера…