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Generate Synthetic Images with DCGANs in Keras(으)로 돌아가기

Coursera Project Network의 Generate Synthetic Images with DCGANs in Keras 학습자 리뷰 및 피드백

246개의 평가

강좌 소개

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....

최상위 리뷰


2020년 5월 26일

The course was well equipped. It gave me the basic idea of how GAN works and how to implement it. If you want to get started with GAN then it can be a better course to lead you.


2020년 6월 13일

In this course, you will learn about a lot of different ways to join ideas to make more complex and interesting knowledge of keras

필터링 기준:

Generate Synthetic Images with DCGANs in Keras의 47개 리뷰 중 1~25

교육 기관: Krishna V D

2020년 5월 29일

교육 기관: Saida M D C

2020년 5월 25일

교육 기관: DARSHAN D

2020년 8월 1일

교육 기관: Sai D P

2020년 6월 12일

교육 기관: Paras V

2020년 5월 31일

교육 기관: Andrea R

2020년 5월 13일

교육 기관: Ha Q

2020년 6월 22일

교육 기관: Никита А Ф

2020년 9월 10일

교육 기관: Abrar I A

2020년 5월 27일

교육 기관: Abhishek P G

2020년 6월 14일

교육 기관: David C

2021년 8월 20일

교육 기관: Sumit A T

2020년 7월 21일

교육 기관: Warunee S

2020년 7월 4일

교육 기관: sunil k s

2020년 8월 13일

교육 기관: Bappaditya D

2021년 6월 4일

교육 기관: Adrien A

2020년 12월 21일

교육 기관: MS. S S

2020년 8월 15일

교육 기관: Ahmed A

2020년 5월 21일

교육 기관: Ali A

2020년 6월 19일

교육 기관: Mayank S

2020년 5월 1일

교육 기관: Md. S A

2020년 9월 6일

교육 기관: Pratikshya M

2020년 11월 2일

교육 기관: Rishabh R

2020년 5월 17일

교육 기관: Vishnu N

2020년 10월 18일

교육 기관: Yuvraj S C

2020년 9월 24일