Нейросети. Генерация изображений. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ из декодеров или сверточных слоев, которые преобразуют входные случайные векторы (шум) из латентного пространства в соответствующие изображения. Каждый слой генератора обрабатывает информацию и постепенно уточняет изображение до получения реалистичного результата.

      Важно, чтобы генератор был достаточно сложным и гибким, чтобы адекватно воспроизводить характерные особенности реальных данных, но при этом он не должен быть слишком сложным, чтобы избежать переобучения или нестабильности в обучении.

      Дискриминатор:

      Дискриминатор представляет собой классификатор, который получает на вход изображения (реальные и сгенерированные) и определяет, является ли каждое изображение реальным или сгенерированным. Его задача – выучить различия между реальными и синтетическими данными.

      Для изображений дискриминатор может быть представлен как сверточная нейронная сеть, которая обрабатывает изображение и делает вероятностный вывод о том, насколько оно реально.

      Дискриминатор обучается на реальных изображениях из обучающего набора, чтобы распознавать их как "реальные", а затем обучается на сгенерированных изображениях, чтобы распознавать их как "сгенерированные". Этот процесс тренировки учит дискриминатор различать реальные и сгенерированные данные.

      Соревнование и обучение GAN:

      Главная идея GAN заключается в том, что генератор и дискриминатор соревнуются и улучшают свои навыки в ходе обучения. Генератор старается создавать все более реалистичные данные, чтобы обмануть дискриминатор и заставить его принимать сгенерированные данные за реальные. В свою очередь, дискриминатор старается становиться все лучше в различении реальных и сгенерированных данных.

      Процесс обучения GAN основан на чередующихся итерациях. На каждой итерации сначала обучается дискриминатор на реальных и сгенерированных данных, затем обучается генератор на сгенерированных данных. Этот процесс повторяется множество раз до достижения равновесия между генератором и дискриминатором, когда генерируемые данные становятся высокого качества и трудно отличимы от реальных данных.

      Архитектуры генератора и дискриминатора являются критическими элементами в успехе GAN. Их оптимальный выбор, оптимизация и тонкая настройка – важные задачи в процессе проектирования GAN для конкретных задач и типов данных. Когда генератор и дискриминатор достигают высокой производительности, GAN могут быть применены в различных областях, таких как генерация изображений, аудио, текста, анимации, улучшение данных и многое другое.

      Практически генератор и дискриминатор представляют собой две различные нейронные сети, которые можно реализовать с помощью библиотек для глубокого обучения, таких как TensorFlow и Keras в Python.

      1. Генератор:

      Вот пример простой архитектуры генератора для генерации изображений с использованием полносвязных слоев:

      ```python

СКАЧАТЬ