מבוא

רשתות דורבנות חדשות (GAN) הן חידוש חדש ומעניין בלמידה חישובית. GAN הם מודלים גנריים: הם יוצרים מופעים חדשים של נתונים שדומים לנתוני האימון. למשל, כדי ליצור תמונות שנראים כמו תמונות של פנים אנושיות, למרות שהפנים לא שייכות לאף אדם אמיתי, התמונות הבאות נוצרו על ידי GAN:

תמונה של ארבע פנים פוטו-ריאליסטיות שנוצרו על ידי רשת אדירה של ים.

איור 1: תמונות שנוצרו על ידי GAN שנוצר על ידי NVIDIA.

GAN משיגים את רמת המציאותיות הזו על ידי התאמת מחולל, שלומד לייצר פלט יעד, עם אפליה, שלומדת להבחין בין נתונים אמיתיים לבין הפלט של המחולל. המחולל מנסה להטעות את האפליה, והאפליה מנסה למנוע הטעיה.

הקורס הזה מכסה את העקרונות הבסיסיים של GAN, וגם איך משתמשים בספריית TF-GAN כדי ליצור GAN.

דרישות מוקדמות

ההנחה היא שיש לך:

הבא
דגמים כלליים