GAN Sandbox
1.0.0
Auf Keras/Tensorflow implementiertes Standard-GAN ermöglicht schnelles Experimentieren und Forschen. Zweige entsprechen stabilen Implementierungen von GAN-Architekturen (z. B. ACGan, InfoGAN, verbessertes wGAN) und anderen vielversprechenden Variationen von GANs (z. B. GAN-Hacks, lokaler gegnerischer Verlust usw.).
Der master -Zweig dient als einfacher, sauberer und robuster Ausgangspunkt für die GAN-Forschung und -Entwicklung. Beiträge in Form von neuen Zweigen und/oder Verbesserungen am master werden gefördert. Im Idealfall folgen Zweige dem Codierungsstil master's und weichen (realistisch gesehen) so wenig wie möglich davon ab.
master : Standard-GAN.
ac-gan : Hilfsklassifikator-GAN, wie beschrieben in: Bedingte Bildsynthese mit Hilfsklassifikator-GANs.
info-gan : Informationsmaximierendes GAN, wie beschrieben in: InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets.
cGAN : Wie beschrieben in: Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks.
wGAN : Wie beschrieben in: Wasserstein GAN mit Verbesserungen wie beschrieben in: Verbessertes Training von Wasserstein GANs.
SimGAN hier: https://github.com/wayaai/SimGAN.
Hinweis: ACGAN ist eine eingeschränktere Form von InfoGAN . InfoGAN kann eine beliebige Anzahl kategorialer und kontinuierlicher latenter Variablen als Eingabe für den Generator verwenden. ACGAN ist ein InfoGAN für den Fall, dass der Generator eine kategoriale latente Variable als Eingabe verwendet, die der Bezeichnung des zu generierenden Bildes entspricht.
wGAN Zielfunktion sollte für alle Variationen von GANs anstelle der Jenson-Shannon-Divergenz verwendet werden.
Dieses Repo und seine Zweige wurden aus der Codebasis von Waya.ai abgeleitet und werden in einer saubereren und modulareren Form veröffentlicht. Ich habe jedoch noch nicht jeden Zweig vollständig getestet, daher kann es zu Problemen kommen und die GANs müssen möglicherweise etwas angepasst werden, um richtig zu konvergieren.
Waya.ai ist ein Unternehmen, dessen Vision eine Welt ist, in der medizinische Erkrankungen bereits in den Kinderschuhen behandelt werden. Dieser Ansatz wird die Gesundheitsbranche von der ständigen Bekämpfung von Symptomen zu einem präventiven Ansatz verlagern, bei dem die Grundursachen angegangen und behoben werden. Unser erster Schritt zur Verwirklichung dieser Vision ist eine einfache, genaue und verfügbare Diagnose. Unser aktueller Schwerpunkt liegt auf der Diagnose von Gehirnerschütterungen, der Verfolgung der Genesung und der Überwachung der Gehirngesundheit. Bitte kontaktieren Sie mich, wenn das bei Ihnen Anklang findet!
