DigitGenerator-GAN
การแนะนำ
พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีโค้ดสำหรับการสร้างโครงการ Generative Adversarial Network (GAN) ที่ออกแบบมาเพื่อสร้างตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือปลอมที่เหมือนจริง ซึ่งได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูล MNIST ชุดข้อมูล MNIST เป็นคอลเลกชันที่รู้จักกันดีของรูปภาพตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือจำนวน 70,000 ภาพ ซึ่งมักใช้สำหรับการฝึกอบรมรูปภาพต่างๆ ระบบการประมวลผล ด้วยการใช้ประโยชน์จากพลังของ GAN โครงการนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างตัวเลขสังเคราะห์ที่เขียนด้วยลายมือคุณภาพสูงที่มีลักษณะใกล้เคียงกับที่พบในชุดข้อมูล MNIST
คุณสมบัติที่สำคัญ
- สถาปัตยกรรมเครือข่ายฝ่ายตรงข้ามทั่วไป: ใช้กรอบงาน GAN ที่ประกอบด้วยตัวสร้างและตัวแบ่งแยก โดยตัวสร้างจะสร้างภาพตัวเลขปลอม และผู้เลือกปฏิบัติจะประเมินความถูกต้อง
- ชุดข้อมูล MNIST: ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูล MNIST เพื่อให้แน่ใจว่าตัวเลขที่สร้างขึ้นเป็นตัวแทนของรูปแบบการเขียนด้วยลายมือที่หลากหลาย
- ตัวเลขสังเคราะห์คุณภาพสูง: สร้างภาพตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือที่สมจริงและมีคุณภาพสูง ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการใช้งานต่างๆ รวมถึงการเพิ่มข้อมูล การวิจัยการจดจำตัวเลข และวัตถุประสงค์ทางศิลปะ
- การฝึกอบรมและการประเมินผล: รวมสคริปต์สำหรับการฝึกอบรม GAN การตรวจสอบประสิทธิภาพ และการประเมินคุณภาพของภาพที่สร้างขึ้น
วัตถุประสงค์
- สร้างตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือที่สมจริง: พัฒนาแบบจำลองที่สามารถสร้างตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือที่มีความเที่ยงตรงสูงจนแยกไม่ออกจากของจริง
- ปรับปรุงการเพิ่มข้อมูล: ให้ข้อมูลสังเคราะห์เพิ่มเติมสำหรับการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ ปรับปรุงความทนทานและความแม่นยำ
- สำรวจความสามารถของ GAN: สำรวจศักยภาพของ GAN ในการสร้างภาพคุณภาพสูง และมีส่วนร่วมในความก้าวหน้าในด้านแบบจำลองเชิงกำเนิด
การใช้งาน
ใช้งานสมุดบันทึก Colab
ขอแนะนำให้ใช้ GPU เพื่อเรียกใช้สมุดบันทึก Colab อย่างมีประสิทธิภาพ ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:
- เปิดสมุดบันทึกใน Google Colab
- ไปที่
Runtime > Change runtime type - ใต้
Hardware accelerator ให้เลือก GPU แล้วคลิก Save - คลิก
Connect ที่มุมขวาบนและเลือก Connect to hosted runtime - ดำเนินการแต่ละเซลล์ในสมุดบันทึกตามลำดับ
การพึ่งพาอาศัยกัน
- เทนเซอร์โฟลว์
- เทนเซอร์โฟลว์ GAN
- ชุดข้อมูล TensorFlow
- Matplotlib
- นัมปี้
การฝึกอบรม GAN
- ดำเนินการเซลล์โน้ตบุ๊กเพื่อตั้งค่าไปป์ไลน์อินพุต สร้างเครือข่ายตัวสร้างและแยกแยะ และฝึกอบรม GAN
- ติดตามความคืบหน้าการฝึกอบรมและประเมินภาพที่สร้างขึ้น
บันทึก
- พื้นที่เก็บข้อมูลนี้ทำให้การใช้งาน GAN ง่ายขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ทางการศึกษา
- อาจจำเป็นต้องมีการปรับเปลี่ยนและเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง
มีส่วนร่วม
ยินดีบริจาค! โปรดแยกพื้นที่เก็บข้อมูลและส่งคำขอดึงเพื่อการปรับปรุงหรือแก้ไขข้อบกพร่อง
ใบอนุญาต
โครงการนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT
