Python + tensorflow でGANを試してみた．
今回兼ねてからやってみたかったGANを触ってみました。 とは言っても、githubにあったコードを実行するだけですが、実際に画像が生成されていく様は楽しかったです。 GANとは GANは敵対的生成ネットワークGenerative Adversarial Networksの略です。 ざっくりやっていることを説明して行きます。 generatorとdiscriminatorというものがあり、generatorは与えられたデータと同じようなものを生成しようとし、discriminatorはgeneratorによって作られたデータが本物かどうかを判定します。 これを繰り返すうちに与えられたデータそっくりのものができます。 しかもこれは与えられたデータの一部を切りはりしているわけではないのです。 非常に面白くこれからに期待ができます。 詳しい解説はこちらをみてください。 クローンかダウンロードをして
TensorFlow初心者でもGANを学習できた - 聞きかじりめも
今回は流行りのネタ，DeepなLearningをしてみます．とは言っても公式チュートリアルをなぞるだけでは恐らくその後何も作れないので，ちょっとは頭で考えながらコードを書いていきます． この記事は，TensorFlowのチュートリアル通りにMNISTデータを学習できたものの，それが何をやっているか，或いはチュートリアルの次に進もうとしているが，自分でモデルを作成するためにどういう方針でコードを書いていくべきなのかが分からない読者を対象にしています．そう，私のことです． (20212021追記：この記事だけ異常な重さを誇っていたのが以前から気になってはいましたが，原因が数式表示にあると気づいたので，一旦文字列のまま載せることにしました．重くてイライラさせてしまいすみませんでした．) TensorFlowチュートリアルの次にやるべきことは 私の場合，それはGANを自分の手で実装することでした．
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