生成式设计是使用算法从一组输入参数生成输出的过程。另一方面，生成神经网络是可以根据现有示例生成新数据的机器学习模型。使用生成设计创建生成神经网络涉及以下步骤：
1. 数据收集：第一步是收集神经网络可以从中学习的示例数据集。该数据集可以是图像、视频或网络旨在生成的任何其他类型的数据。
2. 输入参数：接下来，定义描述数据集特征的输入参数。这些参数可以包括颜色、纹理和形状等特征。
3.算法开发：下一步是开发一种算法，根据输入参数生成新的例子。该算法可以使用各种技术（例如深度学习）来创建生成神经网络。
4.模型训练：一旦算法被开发出来，它就被用来在数据集上训练生成神经网络。网络从数据集中的示例中学习并开始生成与输入参数匹配的新数据。
5. 输出细化：最后对生成神经网络产生的输出进行细化和调整，以优化期望的输出。
总之，通过使用基于输入参数生成新示例的算法并训练神经网络以基于这些参数生成新数据，生成式设计可用于创建生成式神经网络。
Publication date: