Generacyjne sieci dodatkowe (GAN) to świetna innowacja w dziedzinie systemów uczących się. GAN to modele generujące, które tworzą nowe instancje danych podobne do danych treningowych. GAN może na przykład tworzyć obrazy, które wyglądają jak zdjęcia ludzkich twarzy, mimo że nie należą do żadnej osoby. Te obrazy zostały utworzone przez GAN:
Ilustracja 1. Obrazy wygenerowane przez sieć GAN utworzoną przez NVIDIA
GAN osiąga taki realizm, łącząc generator Generator stara się oszukać dyskryminatora, a jednocześnie próbuje oszukać.
Ten kurs omawia podstawy GAN oraz pokazuje, jak korzystać z biblioteki TF-GAN do tworzenia GAN.
Wymagania wstępne
Zakładamy w tym kursie, że:
- Ukończenie kursu awarii systemów uczących się (samodzielnie lub na zasadach samodzielnej nauki).
- Co najmniej trochę doświadczenia w programowaniu z TensorFlow