Редактирование: PixelRNN и PixelCNN

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 107: Строка 107:
 
[[File:exampleGAN.png|450px|thumb|Рисунок 8. Лица, сгенерированные с помощью GAN <ref name=ForwardScience>[https://towardsdatascience.com/how-to-train-stylegan-to-generate-realistic-faces-d4afca48e705 Towards data science]</ref>]]
 
[[File:exampleGAN.png|450px|thumb|Рисунок 8. Лица, сгенерированные с помощью GAN <ref name=ForwardScience>[https://towardsdatascience.com/how-to-train-stylegan-to-generate-realistic-faces-d4afca48e705 Towards data science]</ref>]]
  
Если сравнивать [[Generative Adversarial Nets (GAN) | GAN]] с PixelCNN/PixelRNN, то можно отметить более хорошее качество получаемых изображений у генеративно-состязательного метода. Однако у метода GAN время обучения медленнее, чем у PixelCNN и PixelRNN. Для реализации GAN требуется найти равновесие Нэша, но в настоящее время нет алгоритма делающего это. Поэтому обучение GAN более нестабильное, если сравнивать с другими методами<ref name=Reg>[https://towardsdatascience.com/auto-regressive-generative-models-pixelrnn-pixelcnn-32d192911173 Auto-Regressive Generative Models]</ref>. В настоящее время многие мировые компании используют GAN для генерации изображений, например: [https://neurohive.io/ru/papers/pggan-progressivnaja-generativnaja-nejroset-ot-nvidia/ PGGAN] от ''Nvidia'', [https://bdol.github.io/exemplar_gans/ Exemplar GAN] от ''Facebook'' и другие.
+
Если сравнивать GAN с PixelCNN/PixelRNN, то можно отметить значительно более хорошее качество получаемых изображений у генеративно-состязательного метода. Однако, из-за этого время обучения занимает больше времени, чем у PixelCNN и PixelRNN. Для реализации GAN требуется найти равновесие Нэша, но в настоящее время нет алгоритма делающего это. Поэтому обучение GAN более нестабильное, если сравнивать с другими методами. В настоящее время, многие мировые компании используют GAN для генерации изображений: PGGAN от ''Nvidia'', Exemplar GAN от ''Facebook'' и другие.
  
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"

Пожалуйста, учтите, что любой ваш вклад в проект «Викиконспекты» может быть отредактирован или удалён другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. Викиконспекты:Авторские права). НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Чтобы изменить эту страницу, пожалуйста, ответьте на приведённый ниже вопрос (подробнее):

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблон, используемый на этой странице: