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- ¿Para qué se utilizan las redes generativas de confrontación??
- ¿Qué es GAN Python??
- ¿Cómo se crea una red generativa de adversarios??
- ¿Cómo uso GAN en Python??
¿Para qué se utilizan las redes generativas de confrontación??
Las redes generativas de confrontación se pueden utilizar para traducir datos de imágenes. Las GAN se pueden utilizar para traducciones de imagen a imagen, traducciones semánticas de imagen a foto y traducciones de texto a imagen.
¿Qué es GAN Python??
Introducción a las GAN en Python. ... El objetivo de un GAN es entrenar a un discriminador para que pueda distinguir entre datos reales y falsos y, al mismo tiempo, entrenar a un generador para producir instancias sintéticas de datos que puedan engañar al discriminador de manera confiable.
¿Cómo se crea una red generativa de adversarios??
Entrenamiento GAN
Paso 1: seleccione una serie de imágenes reales del conjunto de entrenamiento. Paso 2: genera varias imágenes falsas. Esto se hace muestreando vectores de ruido aleatorio y creando imágenes a partir de ellos usando el generador. Paso 3: entrena al discriminador para una o más épocas usando imágenes tanto falsas como reales.
¿Cómo uso GAN en Python??
Últimos pasos para crear un GAN en Python
Para entrenar nuestro GAN primero necesitamos cargar el conjunto de datos de Cifar10. Además, normalizaremos los datos. Esto hará que el modelo funcione más rápido. Para hacerlo, a medida que una capa RGB va de 0 a 255, restaremos y luego dividiremos 127.5.
