Создание и обучение модели GAN с нуля на Python

Создание и обучение модели GAN на Python основы с нуля

Разработайте свои собственные генеративно-состязательные сети с этим полным руководством по Python

GAN – это мощный тип генеративной модели, способной синтезировать новые и реалистичные изображения. Рассмотрев полную реализацию, читатели получат прочное понимание того, как GAN работает за кулисами.

Учебник начинается с импорта необходимых библиотек и загрузки набора данных Fashion-MNIST, который будет использоваться для обучения GAN. Затем представлены образцы кода для создания основных компонентов GAN – моделей генератора и дискриминатора.

В следующих разделах объясняется, как создать объединенную модель, которая обучает генератор обманывать дискриминатор, а также как разработать функцию обучения, оптимизирующую адверсариальный процесс.

Это пятая статья в этой серии. В первой статье мы обсудили, как работают GAN. Во второй статье мы рассмотрели процесс обучения GAN. В третьей статье мы обсудили оценку генерируемых GAN изображений. В четвертой статье я дал обзор популярных применений и моделей GAN. В следующей статье мы рассмотрим, как развернуть обученную модель GAN с использованием Streamlit и Heroku.

Содержание:

  1. Импортирование библиотек и загрузка набора данных
  2. Построение модели генератора
  3. Построение модели дискриминатора
  4. Построение объединенной модели
  5. Построение функции обучения
  6. Обучение и наблюдение результатов

Хотите начать карьеру в области науки о данных и искусственного интеллекта? Нужно научиться? Я предлагаю сессии наставничества по науке о данных и долгосрочное карьерное наставничество:

Подпишитесь на мой еженедельный информационный бюллетень To Data & Beyond, чтобы получать полный и ранний доступ ко всем моим статьям: