เครื่องจักรกำลังสร้างภาพที่สมบูรณ์แบบในทุกวันนี้ และยากขึ้นเรื่อยๆ ในการแยกแยะภาพที่สร้างโดยเครื่องจากต้นฉบับ

_หากคุณกำลังอ่านบทความนี้ ฉันแน่ใจว่าเรามีความสนใจคล้ายกันและ/จะอยู่ในอุตสาหกรรมที่คล้ายคลึงกัน มาเชื่อมต่อกันผ่าน Linkedin ! โปรดอย่าลังเลที่จะส่งคำขอติดต่อ! _ ออร์ฮัน จี. ยาลซิน — Linkedin

รูปที่ 1 ตัวอย่างรูปภาพที่สร้างโดย สไตล์ของ NvidiaGAN [2]

รูปที่ 2. ตัวเลขที่สร้างโดยเครื่องโดยใช้ MNIST [ 3 ]

หลังจากได้รับมากกว่า 300,000 ครั้งสำหรับบทความของฉัน การจัดประเภทรูปภาพใน 10 นาทีด้วย MNIST Dataset ฉันตัดสินใจเตรียมบทแนะนำเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกอีกรายการหนึ่ง แต่คราวนี้ แทนที่จะจัดประเภทภาพ เราจะสร้างภาพโดยใช้ชุดข้อมูล MNIST เดียวกัน ซึ่งย่อมาจาก Modified National Institute of Standards and Technology database เป็นฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือซึ่งมักใช้ในการฝึกอบรมระบบประมวลผลภาพต่างๆ[1]

#deep-learning #tensorflow #data-science #python #machine-learning

ต่อdatascience.com

การสร้างภาพใน 10 นาทีด้วย Generative Adversarial Networks

การใช้ Deep Learning ที่ไม่มีผู้ดูแลเพื่อสร้างตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือด้วย Deep Convolutional GAN ​​โดยใช้ TensorFlow และชุดข้อมูล MNIST