• ClipSaver
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

I created an AI that generates anime faces! скачать в хорошем качестве

I created an AI that generates anime faces! 4 года назад

deep learning

machine learning

deep learning projects

machine learning projects

pytorch projects

tensorflow projects

gan

dcgan

generative adversarial network

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
I created an AI that generates anime faces!
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: I created an AI that generates anime faces! в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно I created an AI that generates anime faces! или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон I created an AI that generates anime faces! в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



I created an AI that generates anime faces!

I've noticed few generated samples by generator which are very blurry, and that is because in our true data we do have few blurry anime faces, so I think that just shows how well the generator was able to understand this dataset :) Okay, so points to keep in mind while implementing:- 1. Replace any pooling layers with strided convolutions (discriminator) and fractional-strided convolutions (generator). 2. Use batchnorm in both the generator and the discriminator. 3. Remove fully connected hidden layers for deeper architectures. 4. Use ReLU activation in generator for all layers except for the output, which uses Tanh. 5. Use LeakyReLU activation in the discriminator for all layers. 6. Initialize weights of conv and deconv layers and gamma variable of batchnorm layer with normal distribution with mean 0.0 and std 0.02, and beta variable of batchnorm layer with 0.0 7. No batchnorm in first and last block of discriminator and generator respectively. 8. Setting up beta1 value for adam optimizer = 0.5 or less. (Not too less though) 9. Normalize true data from range -1.0 to 1.0 10. Have good patience. One correction, in paper they are using uniform distribution for providing random noise to the generator, which I missed. GitHub Repository: https://github.com/braindotai/Fake-An... A start ⭐ would be saluted. 0:00 Intro 0:10 Final results we'll get 0:32 Paper introduction 2:08 Understanding paper 7:17 Starting implementation. 7:52 Setting up Kaggle 8:17 Downloading dataset to Google Colab 8:34 Setting up weights and biases 8:52 Importing required libraries 9:33 Creating dataset iterator 10:03 Visualizing a sample from dataset 10:23 Creating dataloader, and visualize few samples from a batch 10:57 Creating the discriminator 12:01 Summarizing the discriminator 13:03 Creating the generator 13:51 Initializing parameters 14:20 Defining losses for generator and discriminator 14:39 Defining optimizers for generator and discriminator 15:15 Defining helper functions for saving and loading checkpoints 15:44 Defining noise generating function 15:53 Performing initial save and load 16:08 Setting up the weights and biases for this run. 16:39 Coding the training part 17:38 Starting training and waiting... 18:06 Visualizing final results 19:40 Visualizing image interpolations 20:55 Enjoying the music For more cool projects you can checkout https://www.nevronas.in/

Comments

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5