___

Публикации по теме 'gans'


От ИИ к теории разума
Не так много алгоритмов, которые заставляют меня менять свой взгляд на реальность, поэтому, когда я наткнулся на Генеративные состязательные сети (или GAN), разработанные Яном Гудфеллоу , вы можете сказать, что мой разум был полностью потрясен не только за те подвиги, которые они могут работать, но также и их значение в отношении того, как может работать разум. GAN - это то, что вы называете алгоритмом неконтролируемого обучения, что означает, что в отличие от большинства нейронных..

Генерация изображений с несколькими видами
Авторы: Аканкша Тяги ([email protected]), Чинмай Найк ([email protected]), Каушал Шах ([email protected]) Мы разработали три глубокие сверточные архитектуры для создания нескольких представлений из одного заданного представления объекта в произвольной позе. Традиционные методы CV хорошо справляются с аффинными преобразованиями, такими как вращение, перемещение и масштабирование. Однако создание неаффинных преобразований, таких как изменение точки обзора, проективных преобразований из..

Оценка GAN с использованием FID и IS
В этой записной книжке представлены две метрики PyTorch-Ignite для оценки генеративно-состязательных сетей (сокращенно GAN): Начальное расстояние Фреше , подробности можно найти в Heusel et al. 2002 Начальная оценка , подробности можно найти в Barratt et al. 2018 Подробнее о реализации метрик в PyTorch-Ignite смотрите здесь . Большая часть кода здесь взята из примера DCGAN в pytorch/examples . В дополнение к исходному учебному пособию в этом блокноте будет..