Генеративно-состязательная нейросеть на Tensorflow

Генеративно-состязательные нейросети (GANs) стали одним из самых популярных подходов к генерации изображений. Они состоят из двух нейросетей: генератора и дискриминатора, которые соревнуются между собой в процессе обучения.

Сегодня мы рассмотрим, как создать генератор изображений с нуля с использованием библиотеки Tensorflow. Мы соберем GAN, который будет генерировать изображения цифр MNIST.

Шаг 1: Загрузка данных

В начале нам нужно загрузить датасет MNIST, который содержит изображения цифр от 0 до 9.


from tensorflow.keras.datasets import mnist
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()


Шаг 2: Подготовка данных

Мы приведем данные к формату [-1, 1], чтобы нейросети было легче обучаться.


X_train = (X_train - 127.5) / 127.5
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1)


Шаг 3: Создание генератора и дискриминатора

Создадим нейросети для генератора и дискриминатора.


def build_generator():
pass

def build_discriminator():
pass


Шаг 4: Обучение GAN

Наконец, обучим нашу GAN на данных MNIST.


def train_gan(X_train, epochs, batch_size):
pass

train_gan(X_train, epochs=100, batch_size=128)


Поздравляем! Теперь у вас есть собственный генератор изображений, созданный с помощью генеративно-состязательной нейросети на Tensorflow!