Ang generative na disenyo ay isang proseso na gumagamit ng mga algorithm upang makabuo ng mga output mula sa isang set ng mga parameter ng input. Ang mga generative neural network, sa kabilang banda, ay mga modelo ng machine learning na maaaring makabuo ng bagong data batay sa mga kasalukuyang halimbawa. Ang paggamit ng generative na disenyo sa paglikha ng generative neural network ay kinabibilangan ng mga sumusunod na hakbang:
1. Pangongolekta ng data: Ang unang hakbang ay ang pagkolekta ng isang dataset ng mga halimbawa na maaaring matutunan ng neural network. Ang dataset na ito ay maaaring mga larawan, video, o anumang iba pang uri ng data na idinisenyo upang buuin ng network.
2. Mga parameter ng input: Susunod, tinukoy ang mga parameter ng input na naglalarawan sa mga katangian ng dataset. Maaaring kasama sa mga parameter na ito ang mga feature gaya ng kulay, texture, at hugis.
3. Pagbuo ng algorithm: Ang susunod na hakbang ay ang pagbuo ng isang algorithm na bumubuo ng mga bagong halimbawa batay sa mga parameter ng input. Ang algorithm na ito ay maaaring gumamit ng iba't ibang mga diskarte, tulad ng malalim na pag-aaral, upang lumikha ng mga generative neural network.
4. Pagsasanay sa modelo: Kapag nabuo na ang algorithm, ginagamit ito para sanayin ang generative neural network sa dataset. Natututo ang network mula sa mga halimbawa sa dataset at nagsisimulang bumuo ng bagong data na tumutugma sa mga parameter ng input.
5. Pagpipino ng output: Sa wakas, ang output na nabuo ng generative neural network ay pino at inaayos upang ma-optimize ang nais na output.
Sa buod, maaaring gamitin ang generative na disenyo upang lumikha ng mga generative na neural network sa pamamagitan ng paggamit ng mga algorithm na bumubuo ng mga bagong halimbawa batay sa mga parameter ng input at pagsasanay ng isang neural network upang makabuo ng bagong data batay sa mga parameter na iyon.
Petsa ng publikasyon: