Состязательные сети. Проекты

Содержание
Об авторе
О рецензенте
Предисловие
Для кого эта книга
Содержание книги
Чтобы получить максимальную отдачу от этой книги
Используемые условные обозначения
Отзывы и пожелания
Скачивание исходного кода примеров
Список опечаток
Нарушение авторских прав
Глава 1. Введение в порождающие состязательные сети
Что такое порождающие сети
Что такое сеть генератора
Что такое сеть дискриминатора
Обучение сети GAN посредством состязательной игры
Практические применения сетей GAN
Детализация архитектуры сети GAN
Архитектура генератора
Архитектура дискриминатора
Важные понятия, связанные с сетью GAN
Расходимость Кульбака–Лейблера
Расходимость Дженсена–Шеннона
Равновесие Нэша
Целевые функции
Алгоритмы оценки
Начальная оценка
Начальное расстояние Фреше
Варианты сетей GAN
Глубокие порождающие состязательные сети свертки
Сеть StackGAN
Сеть CycleGAN
Сеть 3D-GAN
Сеть Age-cGAN
Сеть pix2pix
Преимущества сетей GAN
Проблемы обучения сетей GAN
Режим коллапса
Исчезающие градиенты
Внутренний ковариантный сдвиг
Решение проблем стабильности при обучении сетей GAN
Соответствие характеристик
Мини-пакетная дискриминация
Усреднение истории
Одностороннее сглаживание маркировки
Пакетная нормализация
Нормализация образцов
Резюме
Глава 2. Сеть 3D-GAN – генерация форм 3D с использованием сетей GAN
Введение в сети 3D-GAN
Свертки 3D
Архитектура сети 3D-GAN
Архитектура сети генератора
Архитектура сети дискриминатора
Целевая функция
Обучение сетей 3D-GAN
Создание проекта
Подготовка данных
Загрузка и извлечение набора данных
Изучение набора данных
Что такое воксель
Загрузка и визуализация 3D-изображения
Визуализация 3D-изображения
Реализация сети 3D-GAN в Keras
Сеть генератора
Сеть дискриминатора
Обучение сети 3D-GAN
Обучение сетей
Сохранение моделей
Тестирование моделей
Визуализация потерь
Визуализация графов
Оптимизация гиперпараметров
Практическое применение сетей 3D-GAN
Резюме
Глава 4. Создание анимационных персонажей с использованием сети DCGAN
Введение в сети DCGAN
Детали архитектуры сети DCGAN
Конфигурация сети генератора
Конфигурация сети дискриминатора
Создание проекта
Загрузка и подготовка набора данных анимационных персонажей
Загрузка набора данных
Изучение набора данных
Обрезка и изменение размера изображений в наборе данных
Реализация сети DCGAN с использованием Keras
Генератор
Дискриминатор
Обучение сети DCGAN
Загрузка образцов
Построение и компиляция сетей
Обучение сети дискриминатора
Обучение сети генератора
Генерация изображений
Сохранение модели
Визуализация генерированных изображений
Визуализация потерь
Визуализация графов
Настройка гиперпараметров
Практические применения сети DCGAN
Резюме
Глава 3. Старение лица с использованием условной сети сGAN
Введение в сети cGAN для старения лица
Понимание сетей cGAN
Архитектура сети Age-cGAN
Сеть кодировщика
Сеть генератора
Сеть дискриминатора
Сеть распознавания лиц
Этапы обучения сети Age-cGAN
Обучение условной сети GAN
Скрытая векторная оптимизация
Создание проекта
Подготовка данных
Загрузка набора данных
Извлечение набора данных
Реализация сети Age-cGAN в Keras
Сеть кодировщика
Сеть генератора
Сеть дискриминатора
Обучение сетей cGAN
Обучение сети cGAN
Аппроксимация начального скрытого вектора
Оптимизация скрытого вектора
Визуализация потерь
Визуализация графов
Практические применения сетей Age-cGAN
Резюме
Глава 5. Использование сетей SRGAN для создания реалистичных фотоизображений
Введение в сети SRGAN
Архитектура сети SRGAN
Архитектура сети генератора
Архитектура сети дискриминатора
Целевая функция обучения........................................................................................... 117 Создание проекта
Потери контента
Состязательные потери
Создание проекта
Загрузка набора данных CelebA
Реализация сети SRGAN в Keras
Сеть генератора
Сеть дискриминатора
Сеть VGG19
Состязательная сеть
Обучение сети SRGAN
Построение и компиляция сетей
Обучение сети дискриминатора
Обучение сети генератора
Сохранение моделей
Визуализация генерированных изображений
Визуализация потерь
Визуализация графов
Практическое применение SRGAN
Резюме
Глава 6. Сети StackGAN – cинтез текста в реалистичные фотоизображения
Введение в сети StackGAN
Архитектура сети StackGAN
Сеть кодировщика текста
Блок расширения условий
Получение переменной расширения условий
Этап I
Сеть генератора
Сеть дискриминатора
Потери сети StackGAN на этапе I
Этап II
Сеть генератора
Сеть дискриминатора
Потери сети StackGAN на II этапе
Создание проекта
Подготовка данных
Загрузка набора данных
Извлечение набора данных
Изучение набора данных
Реализация сети StackGAN в Keras
Этап I
Сеть кодировщика текста
Сеть расширения условий
Сеть генератора
Сеть дискриминатора
Состязательная модель
Этап II
Сеть генератора
Блоки, понижающие дискретизацию
Разностные блоки
Блоки повышения дискретизации
Сеть дискриминатора
Блоки понижения дискретизации
Блок объединения
Полносвязный классификатор
Обучение сети StackGAN
Обучение сети StackGAN этапа I
Загрузка набора данных
Создание моделей
Обучение модели
Обучение сети StackGAN этапа II
Загрузка набора данных
Создание моделей
Обучение модели
Визуализация генерируемых изображений
Визуализация потерь
Визуализация графов
Практические применения сети StackGAN
Резюме
Глава 7. Сети CycleGAN – превращение картин в фотографии
Введение в сети CycleGAN
Архитектура сети CycleGAN
Архитектура генератора
Архитектура дискриминатора
Целевая функция обучения
Состязательные потери
Потери согласованности цикла
Полная целевая функция
Настройка проекта
Загрузка набора данных
Реализация сети CycleGAN с Keras
Сеть генератора
Сеть дискриминатора
Обучение сети CycleGAN
Загрузка набора данных
Построение и компиляция сетей
Создание и компиляция состязательной сети
Начало обучения
Обучение сетей дискриминаторов
Обучение состязательной сети
Сохранение модели
Визуализация генерируемых изображений
Визуализация потерь
Визуализация графов
Практическое применение сетей CycleGAN
Резюме
Дальнейшее чтение
Глава 8. Условная сеть GAN – преобразование изображения в изображение с использованием условных состязательных сетей
Введение в сети pix2pix
Архитектура сети pix2pix
Сеть генератора
Сеть кодировщика
Сеть декодера
Сеть дискриминатора
Целевая функция обучения
Создание проекта
Подготовка данных
Визуализация изображений
Реализация сети pix2pix в Keras
Сеть генератора
Сеть дискриминатора
Состязательная сеть
Обучение сети pix2pix
Сохранение моделей
Визуализация генерированных изображений
Визуализация потерь
Визуализация графов
Практические применения сети pix2pix
Резюме
Глава 9. Прогнозирование будущего сетей GAN
Наш прогноз будущего сетей GAN
Совершенствование существующих методовглубокого обучения
Эволюция коммерческих приложений сетей GAN
Совершенствование процесса обучения сетей GAN
Потенциальные будущие применения сетей GAN
Создание инфографики из текста
Создание дизайна сайта
Сжатие данных
Открытие и разработка лекарственных препаратов
Сети GAN для генерации текста
Сети GAN для генерации музыки
Изучение сетей GAN
Резюме
Предметный указатель