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- Quais são as redes adversárias geradoras usadas para?
- O que é GAN Python??
- Como você cria uma rede adversária geradora?
- Como faço para usar GANs em Python?
Quais são as redes adversárias geradoras usadas para?
Redes adversárias geradoras podem ser usadas para traduzir dados de imagens. Os GANs podem ser utilizados para traduções de imagem para imagem, traduções semânticas de imagem para foto e traduções de texto para imagem.
O que é GAN Python??
Introdução aos GANs em Python. ... O objetivo de um GAN é treinar um discriminador para ser capaz de distinguir entre dados reais e falsos enquanto, simultaneamente, treina um gerador para produzir instâncias sintéticas de dados que podem enganar o discriminador de forma confiável.
Como você cria uma rede adversária generativa?
Treinamento GAN
Etapa 1 - Selecione uma série de imagens reais do conjunto de treinamento. Etapa 2 - Gere uma série de imagens falsas. Isso é feito amostrando vetores de ruído aleatórios e criando imagens deles usando o gerador. Etapa 3 - Treine o discriminador para uma ou mais épocas usando imagens reais e falsas.
Como faço para usar GANs em Python?
Últimos passos para criar um GAN em Python
Para treinar nosso GAN, primeiro precisamos carregar o conjunto de dados do Cifar10. Além disso, iremos normalizar os dados. Isso fará com que o modelo funcione mais rápido. Para fazer isso, como uma camada RGB vai de 0 a 255, vamos subtrair e dividir 127.5.
