Задумывались ли вы когда-нибудь, что такое генеративно-состязательные сети (GAN) и чем они могут быть вам полезны? Позвольте мне объяснить, что это такое и как они могут помочь вам в решении различных задач в вашей повседневной жизни. GAN — это тип искусственной нейронной сети, которая может генерировать реалистичные изображения, звуки, тексты и другие типы данных с нуля. Они состоят из двух компонентов: генератора и дискриминатора. Генератор пытается создать поддельные данные, похожие..

Как GAN решают проблемы анализа медицинских изображений! GAN относятся к категории глубокого генеративного моделирования (методы обучения без учителя) и являются моделями без правдоподобия, в отличие от вариационных автоэнкодеров и авторегрессионных моделей . Сети GAN наиболее широко используются в различных приложениях, включая генерацию изображений и сигналов, благодаря способности создавать высококачественные данные. Однако применимость GAN при анализе медицинских изображений..

В 2014 году Ян Гудфеллоу навсегда изменил мир ИИ, опубликовав Генеративно-состязательные сети . Эти сети были концептуально довольно просты. GAN состоит из двух разных нейронных сетей. Одна сеть обучена генерировать изображения, а другая пытается различить, какие изображения сгенерированы, а какие настоящие. По мере обучения обеих сетей они постепенно улучшают свою работу. В конце концов, вы получите генератор, способный создавать изображения, почти неотличимые от реальности. Хотя..

Случайные блуждания использовались для захвата топологических характеристик (то есть паттернов ребер) графов со времен DeepWalk. Это делается для получения вложения графов из выборок, взятых во время случайных блужданий. Вложения представляют собой набор многомерных функций на каждом из узлов, S = { f (1),…, f (i),…, f (N)}. Типичное количество размеров заделки находится в диапазоне [100,1000]. Нам удалось теоретически получить набор 1-мерных встраиваний узлов, который отражает..