Entrenaré una red generativa adversarial

El servicio implica diseñar , entrenar e implementar redes generativas antagónicas (GAN) para diversas aplicaciones, como síntesis de imágenes, generación de texto y síntesis de voz.

Seré responsable de investigar y mantenerme actualizado sobre los últimos avances en GAN y campos relacionados, y de brindar orientación y apoyo a otros miembros del equipo en temas relacionados con GAN.

Puedo trabajar con las siguientes arquitecturas GAN populares:

• Redes generativas antagónicas (GAN)
• GAN convolucional profunda (DCGAN)
• GAN de piedra de agua (WGAN)
• GAN de Wasserstein con penalización de gradiente (WGAN-GP)
• GAN Wasserstein mejorada (IWGAN)
• Mínimos cuadrados GAN (LSGAN)
• GAN condicional (cGAN)
• CicloGAN
• Gran GAN
• EstiloGAN
• Información GAN
• Pix2Pix
• GAN progresivo (ProGAN)
• SPADE (Síntesis de imágenes semánticas con normalización adaptativa espacial)
• Gran Bigan
• GAN basada en estilos (StyleGAN2)
• Normalización espectral GAN ​​(SN-GAN)
• GAN de autoatención (SAGAN)
• Gran GAN de autoatención (BigSAGAN)

Al trabajar con GAN, es fundamental contar con una cantidad suficiente de datos de entrenamiento, así como con tiempo suficiente para la planificación y el debate del proyecto. Por lo tanto, es muy recomendable ponerse en contacto conmigo antes de realizar un pedido.