Génération de sculptures à l'aide d'un réseau adversarial génératif
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L'objectif de ce chapitre du livre est de fournir une approche pour explorer la capacité de la machine à générer des produits de niveau humain et à résoudre des problèmes. Les sculptures sont devenues une partie du meilleur moyen d'expression de l'Inde du Sud sous la forme de la danse. Ce chapitre du livre implique l'utilisation du GAN (Generative Adversarial Network) dans des architectures de réseaux neuronaux profonds appelés le générateur (nouvelles instances de données) et le discriminateur (authenticité). Le GAN comporte les phases suivantes. Dans la première phase, le génÃ...
L'objectif de ce chapitre du livre est de fournir une approche pour explorer la capacité de la machine à générer des produits de niveau humain et à résoudre des problèmes. Les sculptures sont devenues une partie du meilleur moyen d'expression de l'Inde du Sud sous la forme de la danse. Ce chapitre du livre implique l'utilisation du GAN (Generative Adversarial Network) dans des architectures de réseaux neuronaux profonds appelés le générateur (nouvelles instances de données) et le discriminateur (authenticité). Le GAN comporte les phases suivantes. Dans la première phase, le générateur prend en entrée des nombres aléatoires et renvoie une image. Dans la deuxième phase, l'image générée est introduite dans le discriminateur. Dans la phase finale, le discriminateur prend les images réelles et fausses et renvoie des probabilités pour représenter l'authenticité. Le lecteur est censé être familiarisé avec le processus de travail et les caractéristiques de base du GAN.
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