gan 예제 코드

이 섹션에서는 적의 학습 프로세스 내에서 Generator 네트워크 가중치를 업데이트하는 효과를 시각화합니다. 우리는 판별자 네트워크의 마지막 숨겨진 계층의 활성화를 플로팅하여이 작업을 수행합니다. 마지막으로 숨겨진 레이어를 크기 2로 선택하여 치수 감소(예: 입력 샘플을 다른 벡터 공간으로 변환)하지 않고도 플롯하기가 쉽습니다. 우리는 판별자 네트워크에서 배운 기능 변환 기능을 시각화하는 데 관심이 있습니다. 이 기능은 실제 및 가짜 데이터를 분리할 수 있도록 네트워크가 학습하는 기능입니다. 마지막으로 세션을 시작하고 텐서플로우 도우미 함수의 next_batch() 메서드를 사용하여 네트워크를 학습합니다. 생성기의 생성된 샘플에서 임의의 샘플을 잡고 샘플 목록에 추가합니다. 3,600만 명 이상의 개발자가 GitHub를 함께 사용하여 1억 개 이상의 프로젝트에서 코드를 호스팅 및 검토하고, 프로젝트 관리를 관리하고, 소프트웨어를 구축합니다. 이제 데이터 집합, 네트워크, 최적화 및 학습 알고리즘을 정의했기 때문에 GAN을 학습할 수 있습니다.

이 부분은 정말 간단합니다, 우리가해야 할 유일한 것은 GAN 을 트래닝에 앞서 표시된 의사 코드를 파이썬으로 코딩하는 것입니다 (GAN 교육 참조). 또한 1000번의 교육 반복 이후에 실제 샘플과 생성된 샘플을 플롯할 수도 있습니다. 이러한 플롯은 생성기 네트워크가 입력 및 데이터 집합 벡터 공간 간의 임의의 초기 매핑으로 시작한 다음 점차 실제 데이터 집합 샘플과 유사하게 진행되는 방법을 시각화합니다. 보시다시피 “가짜” 샘플은 점점 더 “실제” 데이터 분포처럼 보이기 시작합니다. 이 자습서에서 GAN을 작성하고 학습하는 데 필요한 전체 코드를 보여 주어 있습니다. 다음 단계로 Kaggle에서 사용할 수 있는 대규모 명사 얼굴 속성(CelebA) 데이터 집합과 같은 다른 데이터 집합을 실험해 볼 수 있습니다. 간(GAN)에 대해 자세히 알아보려면 NIPS 2016 자습서: 생성 적대 네트워크(생성 적대 네트워크)를 권장합니다. 생성적 적대 네트워크를 자동 엔코더 및 변형 자동 엔코더와 같은 다른 신경망과 비교하는 것이 유용할 수 있습니다. 이 코드는 CPU에서 시기당 약 2분이 소요되며 이 코드가 선택된 주된 이유입니다. 더 많은 시대를 사용하고 생성기와 판별자 모두에 더 많은 (및 다른) 레이어를 추가하여 실험할 수 있습니다.

그러나 더 복잡하고 심층적인 아키텍처를 사용하는 경우 CPU만 사용하는 경우 런타임도 증가합니다. 그러나, 그 실험에서 당신을 중지하지 마십시오! 변형 자동 엔코더는 입력 데이터를 인코딩하는 데 추가 제약 조건을 추가하는 생성 알고리즘, 즉 숨겨진 표현이 정규화됩니다. 변형 자동 엔코더는 자동 엔코더와 같은 데이터를 압축하고 GAN과 같은 데이터를 합성할 수 있습니다. 그러나 GAN은 미세하고 세분화된 세부 사항으로 데이터를 생성하는 반면, VA에 의해 생성된 이미지는 더 흐려지는 경향이 있습니다. Deeplearning4j의 예로는 자동 엔코더와 변형 자동 엔코더가 모두 있습니다. [학습된 유사성 메트릭을 사용하여 픽셀 을 넘어 자동 엔코딩] 【 종이 】 [코드] [텐서플로우 코드] 인공 지능(AI) 분야를 새롭게 접하는 사람들을 위해 기계 학습(ML)을 데이터를 사용하여 기계/프로그램을 통해 새 작업을 수행하는 방법을 “가르치는” AI의 하위 필드로 간단히 설명할 수 있습니다. 이 것의 간단한 예는 알고리즘에 대한 입력으로 사람의 얼굴의 이미지를 사용하는 것입니다, 그래서 프로그램은 주어진 그림에서 같은 사람을 인식하는 법을 배워야 (그것은 아마 너무 부정적인 샘플이 필요합니다). 이를 위해 기계 학습을 적용된 수학 최적화로 설명할 수 있는데, 여기서 알고리즘은 다차원 공간에서 데이터(예: 그림)를 나타낼 수 있습니다(카르테시안 평면을 기억합니까? 즉, 2 차원 필드입니다), 다음 대상 분포 여부에 속하는 새로운 다차원 벡터 샘플을 구별하는 방법을 배웁니다.


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