GAN Sandbox
1.0.0
keras/tensorflow 上に実装された標準 GAN により、迅速な実験と研究が可能になります。ブランチは、GAN アーキテクチャの安定した実装 (つまり、ACGan、InfoGAN、改良型 wGAN) および GAN の他の有望なバリエーション (つまり、GAN ハッキング、ローカル敵対的損失など) に対応します。
masterブランチは、GAN 研究開発のシンプルでクリーンかつ堅牢な開始点として機能します。新しいブランチやmasterの改善という形での貢献が奨励されています。理想的には、ブランチはmaster'sコーディング スタイルに従い、(現実的には) できるだけ逸脱しないようにします。
master : 標準 GAN。
ac-gan : 補助分類子 GAN (「補助分類子 GAN を使用した条件付き画像合成」で説明)。
info-gan : 「InfoGAN: 敵対的生成ネットの情報を最大化することによる解釈可能表現学習」で説明されている GAN を最大化する情報。
cGAN : 「条件付き敵対的ネットワークによるイメージからイメージへの変換」で説明されています。
wGAN : 「Wasserstein GAN のトレーニングの改善」で説明されているように改善された Wasserstein GAN。
SimGANこちら: https://github.com/wayaai/SimGAN。
注: ACGAN InfoGANのより限定された形式です。 InfoGAN任意の数のカテゴリカル潜在変数と連続潜在変数をジェネレーターへの入力として受け取ることができます。 ACGAN は、ジェネレーターが、生成される画像のラベルに対応する 1 つのカテゴリカル潜在変数を入力として受け取る場合の InfoGAN です。
wGAN目的関数は、Jenson-Shannon 発散ではなく、GAN のすべてのバリエーションに使用する必要があります。
このリポジトリとそのブランチは Waya.ai のコード ベースから派生しており、よりクリーンでよりモジュール化された形式でリリースされています。ただし、各ブランチをまだ完全にテストしていないため、いくつかの問題がある可能性があり、適切に収束するには GAN を少し調整する必要があるかもしれません。
Waya.ai は、病状が初期段階、つまり初期段階から治療される世界をビジョンとする企業です。このアプローチにより、医療業界は、症状に対する絶え間ない消火活動から、根本原因に対処して解決する予防的なアプローチに移行することになります。このビジョンを実現するための私たちの最初のステップは、簡単、正確、そして利用可能な診断です。私たちが現在注力しているのは、脳震盪の診断、回復の追跡、脳の健康状態のモニタリングです。これに共感していただけましたら、ぜひご連絡ください。
