Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Generative Adversarial Nets (GAN)

11 байт добавлено, 15 январь
DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Nets)
[[File:DCGAN_generator.png|450px|thumb|right|Рисунок 9. Архитектура генератора в DCGAN. Источник: https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf]]
'''DCGAN''' $-$ модификация алгоритма ''GAN'', в основе которых лежат сверточные нейронные сети (''CNN''). Задача поиска удобного представления признаков на больших объемах не размеченных данных является одной из наибольнее активных сфер исследований, в частности представление изображений и видио. Одним из удобных способов поиска представлений может быть '''DCGAN'''(рис. 9). Использование сверточных нейронных сетей напрямую не давало хороших результатов, поэтому было внесены ограничения на слои сверток. Эти ограничения и лежат в основе '''DCGAN''':
* Замена всех пулинговых слоев на страйдинговые свертки (''strided convolutions'') в дискриминаторе и частично-страйдинговые свертки (''fractional-strided-convolutions'') в генераторе, что позволяет сетям находить подходящие понижения и повышения размерностей;
<tex> 4 \times 4 </tex> и получить общий вектор признаков на их основе. ''L2-SVM'', c полученным представлением, на наборе данных ''CIFAR-10''<ref name="datasets" /> превосходит по точности решения, основанные на алгоритме
''K-Means''. Подробнее об этом вы можете прочитать в статье. <ref> [https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala {{---}} Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks]</ref>
 
==StackGAN (Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks)==
66
правок

Навигация