LITMIR.BIZ

Скачать книгу

и заставить его принимать сгенерированные данные за реальные. В свою очередь, дискриминатор старается становиться все лучше в различении реальных и сгенерированных данных.

      Процесс обучения GAN основан на чередующихся итерациях. На каждой итерации сначала обучается дискриминатор на реальных и сгенерированных данных, затем обучается генератор на сгенерированных данных. Этот процесс повторяется множество раз до достижения равновесия между генератором и дискриминатором, когда генерируемые данные становятся высокого качества и трудно отличимы от реальных данных.

      Архитектуры генератора и дискриминатора являются критическими элементами в успехе GAN. Их оптимальный выбор, оптимизация и тонкая настройка – важные задачи в процессе проектирования GAN для конкретных задач и типов данных. Когда генератор и дискриминатор достигают высокой производительности, GAN могут быть применены в различных областях, таких как генерация изображений, аудио, текста, анимации, улучшение данных и многое другое.

      Практически генератор и дискриминатор представляют собой две различные нейронные сети, которые можно реализовать с помощью библиотек для глубокого обучения, таких как TensorFlow и Keras в Python.

      1. Генератор:

      Вот пример простой архитектуры генератора для генерации изображений с использованием полносвязных слоев:

      ```python

      from tensorflow.keras import layers, models

      def build_generator(random_dim, image_shape):

      model = models.Sequential()

      model.add(layers.Dense(256, input_dim=random_dim))

      model.add(layers.LeakyReLU(0.2))

      model.add(layers.BatchNormalization())

      model.add(layers.Dense(512))

      model.add(layers.LeakyReLU(0.2))

      model.add(layers.BatchNormalization())

      model.add(layers.Dense(1024))

      model.add(layers.LeakyReLU(0.2))

      model.add(layers.BatchNormalization())

      model.add(layers.Dense(np.prod(image_shape), activation='tanh'))

      model.add(layers.Reshape(image_shape))

      return model

      # Пример использования:

      random_dim = 100

      image_shape = (28, 28, 1)

      generator = build_generator(random_dim, image_shape)

      ```

      2. Дискриминатор:

      Вот пример простой архитектуры дискриминатора для классификации изображений на "реальные" и "сгенерированные":

      ```python

      def build_discriminator(image_shape):

      model = models.Sequential()

      model.add(layers.Flatten(input_shape=image_shape))

      model.add(layers.Dense(1024))

      model.add(layers.LeakyReLU(0.2))

      model.add(layers.Dense(512))

      model.add(layers.LeakyReLU(0.2))

      model.add(layers.Dense(256))

      model.add(layers.LeakyReLU(0.2))

      model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

      return model

      # Пример использования:

      discriminator = build_discriminator(image_shape)

      ```

      В этом примере генератор представляет собой последовательную модель с несколькими полносвязными слоями и слоями LeakyReLU для добавления нелинейности. Завершается генератор слоем Dense с функцией активации `tanh`, чтобы ограничить значения изображения в диапазоне [-1, 1]. Затем используется слой Reshape, чтобы преобразовать выходные данные в форму изображения.

      Дискриминатор также представляет собой последовательную модель с несколькими полносвязными слоями и слоями LeakyReLU. Он принимает изображение в форме, которую ожидает генератор, и выводит вероятность того, что это реальное изображение (значение близкое к 1) или сгенерированное (значение близкое к 0).

      Обратите

Скачать книгу