Deep learning génératif

CHAPITRE 4 Réseaux antagonistes génératifs

Objectifs du chapitre :

• Découvrir la conception architecturale d’un réseau antagoniste génératif (GAN).

• Construire et entraîner un GAN convolutif profond (DCGAN) en partant de zéro avec Keras.

• Utiliser un DCGAN pour générer de nouvelles images.

• Comprendre certains des problèmes courants rencontrés lors de l’entraînement d’un DCGAN.

• Découvrir comment l’architecture Wasserstein GAN (WGAN) résout ces problèmes.

• Comprendre les améliorations qui peuvent être apportées au WGAN, telles que l’incorporation d’un terme de pénalité de gradient (GP) dans la fonction de perte.

• Construire un WGAN-GP en partant de zéro avec Keras.

• Utiliser un WGAN-GP pour générer des visages.

• Découvrir comment un GAN ...