radoslav bali ca3d4FYDf84 unsplash
radoslav bali ca3d4FYDf84 unsplash

Pengantar Singkat Untuk GAN (dan cara mengkodekannya)

Posted on

GAN (generative adversarial networks) adalah jenis algoritme pembelajaran mesin yang memungkinkan Anda membuat gambar, video, dan teks yang serupa dengan yang dihasilkan oleh layanan AI profesional, tetapi tanpa memerlukan data dalam jumlah besar. Dalam artikel ini, kami akan memberi Anda pengantar singkat tentang GAN, dan menunjukkan cara mengkodekannya menggunakan Python.

Apa itu GAN?

GAN adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang dapat membuat gambar realistis dari awal. Mereka sering dibandingkan dengan jaringan saraf, tetapi GAN kurang kompleks dan lebih cepat untuk dilatih. Dalam posting blog ini, kami akan memberi Anda pengantar singkat tentang GAN dan cara mengkodekannya. Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut, kami sarankan untuk memeriksa sumber daya berikut:

-Makalah pengantar tentang GAN ini memberikan gambaran yang komprehensif tentang algoritme dan aplikasinya.

-Tutorial dari Google ini menjelaskan cara membuat GAN dasar menggunakan TensorFlow.

-Artikel oleh Universitas Stanford ini menjelaskan dasar-dasar jaringan permusuhan generatif (GAN).

Bagaimana cara kerja GAN?

GAN ( jaringan permusuhan generatif) adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang pertama kali diusulkan oleh Geoffrey Hinton pada tahun 2010. Pada dasarnya, GAN adalah jaringan dari dua jaringan saraf – generator dan diskriminator. Generator menghasilkan data baru, sedangkan diskriminator mencoba menebak data asli. Perbedaan antara generator dan diskriminator adalah generator dirancang untuk lebih baik dalam menghasilkan data baru, sedangkan diskriminator dirancang untuk lebih baik dalam menebak data asli.

Bagaimana cara kerja GAN?

Ide dasar di balik GAN adalah bahwa mereka mampu menghasilkan hasil yang cukup dekat dengan yang dihasilkan oleh model data dunia nyata. Hal ini dilakukan dengan melatih kedua jaringan pada satu set data pelatihan. Jaringan generator kemudian diizinkan untuk menghasilkan data baru, sementara diskriminator mencoba menebak data mana yang berasal dari dunia nyata. Semakin dekat hasil dari generator dan diskriminator, semakin efektif GAN dalam menghasilkan hasil yang realistis.

Cara membuat kode GAN

GAN (generative adversarial networks) adalah jenis algoritme pembelajaran mesin yang dapat menghasilkan gambar atau video realistis tanpa memerlukan data yang sudah ada sebelumnya. Mereka bekerja dengan melatih dua jaringan terpisah, satu yang mengenali objek yang diinginkan dan yang lain mencoba menipu jaringan pertama dengan berpikir bahwa ia melihat sesuatu yang sebenarnya tidak ada. Jaringan pertama kemudian mencoba membuat gambar atau video yang menyerupai objek yang diinginkan, sedangkan jaringan kedua mencoba membuat jaringan pertama menghasilkan gambar atau video yang benar-benar palsu. Proses bolak-balik ini diulang puluhan atau bahkan ratusan kali, akhirnya menghasilkan hasil yang realistis dan unik.

Untuk membuat kode GAN, Anda harus mengunduh pustaka yang diperlukan dari Google Drive terlebih dahulu. Selanjutnya, Anda harus membuat dua jaringan saraf: jaringan generator dan jaringan diskriminator. Jaringan generator akan bertanggung jawab untuk menghasilkan gambar atau video baru, sedangkan jaringan diskriminator akan bertugas membedakan antara gambar atau video asli dan palsu. Terakhir, Anda harus melatih kedua jaringan menggunakan serangkaian contoh pelatihan. Setelah pelatihan selesai, Anda dapat menggunakan GAN untuk menghasilkan gambar atau video baru yang sangat sulit dibedakan dari gambar atau video yang dihasilkan oleh data nyata.

Kesimpulan

GAN (generative adversarial networks) adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk menghasilkan gambar atau video yang realistis. Mereka bekerja dengan melatih dua jaringan saraf – satu dirancang untuk menghasilkan hasil yang “baik”, dan yang lainnya dirancang untuk menghasilkan hasil yang “buruk”. Jaringan yang mencapai hasil terbaik kemudian dijadikan dasar untuk membuat gambar atau video baru. Pada artikel ini, kami akan memberikan pengantar singkat tentang GAN dan menunjukkan cara mengkodekannya menggunakan Python.

× Penutup! Postingan "Pengantar Singkat Untuk GAN (dan cara mengkodekannya)" ini diharapkan bisa membantu Anda yang tengah mencari jawaban topik Pengantar Singkat Untuk GAN (dan cara mengkodekannya) ini. Jika Anda menemukan ada kesalahan dalam informasi yang diberikan, harap gunakan fitur laporkan konten agar informasi tentang Pengantar Singkat Untuk GAN (dan cara mengkodekannya) yang disajikan menjadi lebih akurat.