DigitGenerator GAN

數位產生器

介紹

該儲存庫包含用於建立生成對抗網路(GAN) 專案的程式碼，該專案旨在產生真實的假手寫數字，並在MNIST 資料集上進行訓練。 ，通常用於訓練各種影像處理系統。透過利用 GAN 的力量，該專案旨在創建與 MNIST 資料集中發現的數字非常相似的高品質合成手寫數字。

主要特點

• 生成對抗網路架構：利用由生成器和鑑別器組成的 GAN 框架，其中生成器創建假數位影像，鑑別器評估其真實性。
• MNIST 資料集：在 MNIST 資料集上進行訓練，以確保產生的數字能夠代表各種手寫風格。
• 高品質合成數位：產生逼真、高品質的手寫數位影像，可用於各種應用，包括資料增強、數位辨識研究和藝術目的。
• 訓練和評估：包括用於訓練 GAN、監控其效能以及評估生成影像的品質的腳本。

目標

• 產生逼真的手寫數字：開發一個能夠產生與真實數字無法區分的高保真手寫數字的模型。
• 增強資料增強：提供額外的合成資料來訓練其他機器學習模型，提高其穩健性和準確性。
• 探索 GAN 功能：研究 GAN 在生成高品質影像並為生成模型領域的進步做出貢獻的潛力。

用法

運行 Colab 筆記本

為了高效運行Colab筆記本，建議使用GPU。請依照下列步驟操作：

1. 在 Google Colab 中開啟筆記本。
2. 前往Runtime > Change runtime type 。
3. 在Hardware accelerator下，選擇GPU並點選Save 。
4. 按一下右上角的Connect ，然後選擇Connect to hosted runtime
5. 依序執行筆記本中的每個單元。

依賴關係

• TensorFlow
• TensorFlow GAN
• TensorFlow 資料集
• Matplotlib
• 數值模擬

訓練 GAN

1. 執行筆記本單元以設定輸入管道、建立生成器和鑑別器網路並訓練 GAN。
2. 監控訓練進度並評估產生的影像。

筆記

• 該存儲庫提供了用於教育目的的 GAN 的簡化實現。
• 實際應用可能需要調整和最佳化。

貢獻

歡迎貢獻！請分叉存儲庫並提交請求以進行任何增強或錯誤修復。

執照

該項目已獲得 MIT 許可證的許可。