GAN Sandbox
1.0.0
GAN estándar implementado sobre keras/tensorflow, lo que permite una experimentación e investigación rápidas. Las ramas corresponden a implementaciones estables de arquitecturas GAN (es decir, ACGan, InfoGAN, wGAN mejorada) y otras variaciones prometedoras de GAN (es decir, hacks de GAN, pérdida adversarial local, etc.).
La rama master sirve como un punto de partida simple, limpio y sólido para la I+D de GAN. Se fomentan las aportaciones en forma de nuevas ramas y/o mejoras para master . Lo ideal es que las ramas sigan el estilo de codificación master's y se desvíen lo menos (de manera realista) posible de él.
master : GAN estándar.
ac-gan : Clasificador auxiliar GAN como se describe en: Síntesis de imágenes condicionales con clasificadores auxiliares GAN.
info-gan : Información que maximiza GAN como se describe en: InfoGAN: Aprendizaje de representación interpretable mediante información que maximiza redes adversarias generativas.
cGAN : Como se describe en: Traducción de imagen a imagen con redes adversas condicionales.
wGAN : Como se describe en: Wasserstein GAN con mejoras como se describe en: Entrenamiento mejorado de Wasserstein GAN.
SimGAN aquí: https://github.com/wayaai/SimGAN.
Nota: ACGAN es una forma más limitada de InfoGAN . InfoGAN puede tomar un número arbitrario de variables latentes categóricas y continuas como entrada al generador. ACGAN es un InfoGAN en el caso en que el generador toma una variable latente categórica como entrada correspondiente a la etiqueta de la imagen a generar.
La función objetivo wGAN debe usarse para todas las variaciones de GAN en lugar de la divergencia de Jenson-Shannon.
Este repositorio y sus ramas se derivaron del código base de Waya.ai y se lanzan en una forma más limpia y modular. Sin embargo, todavía no he probado completamente cada rama, por lo que puede haber algunos problemas y es posible que sea necesario ajustar un poco las GAN para que converjan correctamente.
Waya.ai es una empresa cuya visión es un mundo donde las condiciones médicas se abordan desde el principio, en su infancia. Este enfoque hará que la industria de la atención sanitaria pase de una lucha constante contra los síntomas a un enfoque preventivo en el que se aborden y solucionen las causas fundamentales. Nuestro primer paso para hacer realidad esta visión es un diagnóstico fácil, preciso y disponible. Nuestro enfoque actual es el diagnóstico de conmociones cerebrales, el seguimiento de la recuperación y el monitoreo de la salud cerebral. ¡Por favor, póngase en contacto conmigo si esto le resuena!
