مقدمة

تُعدّ الشبكات الجماهيرية المتطوّرة (GANs) ابتكارًا حديثًا مشوّقًا في مجال تعلُّم الآلة. تُعدّ GAN نماذج جيلية: فهي تنشئ نسخ بيانات جديدة تشبه بيانات التدريب. على سبيل المثال، يمكن أن تنشئ GAN صورًا تبدو وكأنها صور لوجوه بشرية، على الرغم من أن الوجوه لا تنتمي إلى أي شخص حقيقي. تم إنشاء هذه الصور من خلال GAN:

صورة لأربعة وجوه مصوّرة تم إنشاؤها من خلال شبكة إعلانية عدّة.

الشكل 1: صور من إنشاء GAN تم إنشاؤها من خلال NVIDIA.

تحقّق GAN هذا المستوى من الواقع من خلال إقران المُنشئ الذي يتعلّم كيفية إنتاج المخرجات المستهدَفة باستخدام أداة تمييز تتيح تعلّم كيفية التمييز بين البيانات الصحيحة ومخرجات المنشئ. يحاول المنشئ خداع المُ تمييز، ويحاول المُظلِل عن خداعه.

تتناول هذه الدورة التدريبية أساسيات GAN، وكيفية استخدام مكتبة TF-GAN لإنشاء شبكات GAN.

المتطلبات الأساسية

تفترض هذه الدورة التدريبية أنّك حصلت على ما يلي: