Русские видео

Сейчас в тренде

Иностранные видео


Скачать с ютуб Introduction to GANs with TensorFlow | step-by-step guide в хорошем качестве

Introduction to GANs with TensorFlow | step-by-step guide 2 года назад



Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:

Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ru

Скачать бесплатно Introduction to GANs with TensorFlow | step-by-step guide в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете посмотреть бесплатно Introduction to GANs with TensorFlow | step-by-step guide или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Загрузить музыку / рингтон Introduction to GANs with TensorFlow | step-by-step guide в формате MP3:

Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru



Introduction to GANs with TensorFlow | step-by-step guide

In this tutorial, you will learn how to create Generative Adversarial Networks (GANs) in TensorFlow to generate new images using the MNIST digits dataset. Instead of using simple GAN, you will use DCGAN as it provides faster results. You will first load and preprocess the MNIST dataset, define the generator and discriminator models, and then define the loss functions for the generator and discriminator. You will then write a custom TensorFlow model implementation for GAN and train it using a batch of real and generated images. Finally, you will generate new MNIST digits using the trained model. You can use callbacks to track the training process and results. Text Version Tutorial: https://pylessons.com/gan-introduction GitHub: https://github.com/pythonlessons/GANs... #machinelearning #python #tensorflow #gans

Comments