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 В прошлой части мы познакомились с вариационными автоэнкодерами (VAE), реализовали такой на keras, а также…
Объяснение принципа обучения вариационного автокодировщика для генерации картинок. Как мне показалось, прочим статьям на эту тему не хватает необходимых для понимания уточнений. Кроме того, часто некоторые математически важные аспекты опускаются как очевидные, чего я пытался избежать Читать далее
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 В прошлой части мы уже обсуждали, что такое скрытые переменные, взглянули на их распределение, а также…
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 В позапрошлой части мы создали CVAE автоэнкодер, декодер которого умеет генерировать цифру заданного…