Реализация генеративно-состязательных сетей на языке Python

В данной работе произведён краткий обзор основных теоретических сведений о генеративно-состязательных сетях (Generative Adversarial Networks, GANs) - алгоритме машинного обучения, который строится на комбинации генеративной и дискриминативной модели. Описаны различия между генеративными и дискриминативными моделями машинного обучения. Изучен алгоритм обучения GAN. Для реализации генеративносостязательной сети была выбрана библиотека PyTorch. Генеративно-состязательная сеть была обучена в течение 50 эпох на наборе данных MNIST. После завершения обучения, с помощью GAN были сгенерированы изображения, напоминающие рукописные цифры из обучающего набора данных. Полученные результаты свидетельствуют о том, что генеративно-состязательные сети достойно справляются с генерацией изображений даже при небольшом количестве итераций обучения.

Implementation of generative adversarial networks in Python

This study provides a brief overview of the fundamental theoretical knowledge of Generative Adversarial Networks (GANs) - a machine learning algorithm that combines generative and discriminative models. The differences between generative and discriminative models in machine learning were described. The GAN training algorithm is investigated. The PyTorch library was selected for implementing the GAN. The GAN was trained for 50 epochs on the MNIST dataset, and images resembling handwritten digits from the training dataset were generated using GANs after completing the training. The obtained results demonstrate that GANs can effectively generate images even with a small number of training iterations.