100
правок
Изменения
→CGAN (Conditional Generative Adversarial Nets)
В качестве примера использования данного алгоритма можно рассмотреть задачу генерации рукописных цифр.
При создании изображения в генератор поступает скомбинированная информация двух параметров: '''y''' и вектора шума. В случае ''MNIST'' это может быть, например, просто метка класса (от 0 до 9). На выходе из генератора поступает изображение, полученное с помощью транспонированной свертки (происходит деконволюция). Затем полученное изображение коибинируется комбинируется с '''y''' и поступает в дискриминатор, который в свою очередь применяет свертку, чтобы получить полносвязный слой. Наконец, анализируя полученную информацию (полносвязный слой) дискриминатор принимает решение, является ли изображение сгенерированным. (рис. 7)
[[File:CGAN_gen_disc_v2.png|450px|thumb|center|Рисунок 7. Генерация при использовании CGAN]]
