Generación de esculturas mediante una red adversarial generativa
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El propósito de este capítulo del libro es proporcionar un enfoque para explorar la capacidad de la máquina en la generación de productos de nivel humano, así como la resolución de problemas. Las esculturas se convirtieron en el mejor medio de expresión del sur de la India en forma de danza. Este capítulo del libro implica el uso de GAN (Generative Adversarial Network) en las arquitecturas de redes neuronales profundas llamadas Generador (nuevas instancias de datos) y Discriminador (autenticidad). GAN tiene las siguientes fases. En la Primera Fase el Generador toma la entrada en númer...
El propósito de este capítulo del libro es proporcionar un enfoque para explorar la capacidad de la máquina en la generación de productos de nivel humano, así como la resolución de problemas. Las esculturas se convirtieron en el mejor medio de expresión del sur de la India en forma de danza. Este capítulo del libro implica el uso de GAN (Generative Adversarial Network) en las arquitecturas de redes neuronales profundas llamadas Generador (nuevas instancias de datos) y Discriminador (autenticidad). GAN tiene las siguientes fases. En la Primera Fase el Generador toma la entrada en números aleatorios y devuelve una imagen. En la Segunda Fase la Imagen Generada se introduce en el Discriminador. En la Fase Final el Discriminador toma tanto las imágenes reales como las falsas y devuelve las probabilidades para representar la Autenticidad. Se espera que el lector esté familiarizado con el proceso de trabajo y las características básicas de GAN.
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