Generate Synthetic Images with DCGANs in Keras

4.4
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von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Understand Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs and GANs)

Design and train DCGANs using the Keras API in Python

Clock1.5 hours
AdvancedFortgeschritten
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

In this hands-on project, you will learn about Generative Adversarial Networks (GANs) and you will build and train a Deep Convolutional GAN (DCGAN) with Keras to generate images of fashionable clothes. We will be using the Keras Sequential API with Tensorflow 2 as the backend. In our GAN setup, we want to be able to sample from a complex, high-dimensional training distribution of the Fashion MNIST images. However, there is no direct way to sample from this distribution. The solution is to sample from a simpler distribution, such as Gaussian noise. We want the model to use the power of neural networks to learn a transformation from the simple distribution directly to the training distribution that we care about. The GAN consists of two adversarial players: a discriminator and a generator. We’re going to train the two players jointly in a minimax game theoretic formulation. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and Keras pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

Deep LearningMachine LearningTensorflowComputer Visionkeras

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Project Overview and Import Libraries

  2. Load and Preprocess the Data

  3. Create Batches of Training Data

  4. Build the Generator Network for DCGAN

  5. Build the Discriminator Network for DCGAN

  6. Compile the Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN)

  7. Define the Training Procedure

  8. Train DCGAN

  9. Generate Synthetic Images with DCGAN

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

  • Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.

  • Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.

  • Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Kursteilnehmern auf der ganzen Welt zu beeinflussen.

  • Sie können alle von Ihnen erstellten Dateien aus dem angeleiteten Projekt herunterladen und speichern. Zu diesem Zweck können Sie die Funktion „Dateibrowser“ verwenden, wenn Sie auf Ihren Cloud-Desktop zugreifen.

  • Bei angeleiteten Projekten ist keine Erstattung möglich. Lesen Sie unsere komplette Rückerstattungsrichtlinie.

  • Für angeleitete Projekte ist keine finanzielle Unterstützung verfügbar.

  • Für angeleitete Projekte ist kein Auditing verfügbar.

  • Oben auf der Seite können Sie auf das Erfahrungsniveau für dieses angeleitete Projekt klicken, um das vorausgesetzte Wissen anzuzeigen. Auf jedem Niveau führt der Dozent Schritt für Schritt durch das angeleitete Projekt.

  • Ja, alles, was Sie zum Abschließen Ihres angeleiteten Projekts benötigen, finden Sie auf einem Cloud-Desktop, der in Ihrem Browser verfügbar ist.

  • Sie lernen durch Praxis, indem Sie Aufgaben in einer Split-Screen-Umgebung direkt in Ihrem Browser erledigen. Auf der linken Seite des Bildschirms erledigen Sie die Aufgabe in Ihrem Arbeitsbereich. Auf der rechten Seite des Bildschirms sehen Sie einen Dozenten, der Sie schrittweise durch das Projekt führt.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..