2017-03-27 6 views
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솔루션으로 코드 조각을 찾고 있지 않습니다. 구현해야 할 모델의 이름이나 일부 링크가 좋을 것입니다.신경망을 사용하여 이미지의 데이터 세트에서 이미지 생성

내 문제는 내가 몇백 개의 128x128 이미지 (추상화)를 만들었습니다. 신경 네트워크를 사용하여 이러한 이미지와 유사한 이미지를 더 생성하고 싶습니다. 네트워크, 임의의 값을 제외하고?),하지만 이것에 대해 어떻게 갈지에 관해서는 불분명하다.

생각해 보았지만 아직 시도하지 않은 한 가지 해결책은 LSTM 신경망을 만들고, 그림을 픽셀 값의 1D 배열로 바꾸고, 네트워크에 배열을 공급하는 것입니다 (LSTM 네트워크는 학습을 잘함). 시퀀스) -하지만 더 큰 이미지로 작업하고 싶다면 매우 실용적이지 않을 수 있습니다.

아무 정보 나 크게 알려드립니다. 감사!

답변

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GAN (generative adversarial networks)이이 경우 적합합니다. GAN은 두 개의 분리 된 신경 네트워크에 의존하며, 제대로 훈련되면 알려진 이미지 모음과 유사한 새로운 이미지 (환각으로 알려진 프로세스)를 생성하는 데 사용될 수 있습니다.

GAN을 사용하여 표준 mnist 데이터 세트에서 new images of numbers을 생성하는 예가 많이 있습니다. 자연스럽게 mnist를 추상적 인 그림으로 바꿀 수 있습니다.