Generativni dizajn je proces koji koristi algoritme za generiranje izlaza iz skupa ulaznih parametara. S druge strane, generativne neuronske mreže su modeli strojnog učenja koji mogu generirati nove podatke na temelju postojećih primjera. Korištenje generativnog dizajna u stvaranju generativnih neuronskih mreža uključuje sljedeće korake:
1. Prikupljanje podataka: Prvi korak je prikupljanje skupa podataka primjera iz kojih neuronska mreža može učiti. Taj skup podataka može biti slika, videozapis ili bilo koja druga vrsta podataka za čiju je mrežu namijenjeno generiranje.
2. Ulazni parametri: Zatim se definiraju ulazni parametri koji opisuju karakteristike skupa podataka. Ovi parametri mogu uključivati značajke kao što su boja, tekstura i oblik.
3. Razvoj algoritma: Sljedeći korak je razvoj algoritma koji generira nove primjere na temelju ulaznih parametara. Ovaj algoritam može koristiti različite tehnike, kao što je duboko učenje, za stvaranje generativnih neuronskih mreža.
4. Obuka modela: Nakon što se algoritam razvije, koristi se za uvježbavanje generativne neuronske mreže na skupu podataka. Mreža uči iz primjera u skupu podataka i počinje generirati nove podatke koji odgovaraju ulaznim parametrima.
5. Pročišćavanje izlaza: Konačno, izlaz koji generira generativna neuronska mreža se pročišćava i prilagođava kako bi se optimizirao željeni izlaz.
Ukratko, generativni dizajn može se koristiti za stvaranje generativnih neuronskih mreža korištenjem algoritama koji generiraju nove primjere na temelju ulaznih parametara i treniranjem neuronske mreže za generiranje novih podataka na temelju tih parametara.
Datum objave: