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[Part2]난 스케치 넌 채색을... |TF2-GAN

In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) ⛳ 나는 스케치를 너는 채색을..... ⛳¶ 목차¶ 내가 원하는 숫자 이미지 만들기 (1) Generator 구성하기 내가 원하는 숫자 이미지 만들기 (2) Discriminator 구성하기 내가 원하는 숫자 이미지 만들기 (3) 학습 및 테스트하기 3. 내가 원하는 숫자 이미지 만들기 (1) Generator 구성하기¶ 이제부터는 앞에서 계속 비교해온 GAN과 cGAN을 각각 간단하게 구현하고 실험해 보자. 간단한 실험을 위해 MNIST 데이터셋을 이용할 것이다. TF2-GAN 데이터 준비하기¶ tensorflow-datasets 라이브러리에서 간단하게 MNIST 데이터셋을..

[Part1]난 스케치 넌 채색을... |GAN

In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) ⛳ 나는 스케치를 너는 채색을..... ⛳¶ 들어가며..¶ 2014년 GAN(Generative Adversarial Networks)이 세상에 나타난 이후, Computer Vision 및 다양한 분야에서 많은 관심을 받아 활발하게 응용되면서 빠르게 발전해 왔다. 오늘은 이미지 생성 모델로 사용되는 일반적인 GAN에 조건을 부여하여 내가 원하는 유형의 이미지를 생성해 낼 수 있도록 하는 방법에 대해 알아보자. 오늘 진행할 내용에는 Tensorflow로 신경망을 구현하는 과정을 보고 이해하는 부분이 많다. 학습 목표¶ 조건을 부여하여 생성 모델을 다루는 방법에 대해 이해 cG..

Tensorflow(TF)_V2_API

In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) Tensorflow(TF)_V2_API🐍¶ 1. WHAT IS TF API??¶Tensorflow는 V2로 업데이트 되면서 pyTorch가 가진 장점을 가지게되었으며, keras라는 pyTorch와 유사한 API를 Tensorflow의 표준 API로 삼으면서, Google이 가진 분산 환경을 다루는 기술력과 결합하여 더욱 향상된 딥러닝 프레임워크로 발전되었다. Tensorflow(TF) V2 API의 구성상의 개요를 파악하고, 다양하고 깊이 있게 Tensorflow를 이해하고 활용할 수 있는 기본기를 갖추는 시간을 가졌으면 한다. 이를 통해 전문적인 딥러닝 엔지니어로 성장 할..