gans

Traducción de imagen a imagen en PyTorch

🧠💬 Artículos que escribí sobre aprendizaje automático, archivados de MachineCurve.com.

Generación de datos sintéticos para datos tabulares

Implementación de papers en 100 líneas de código.

EdgeConnect: Restauración de imágenes guiada por estructura mediante predicción de bordes, ICCV 2019 https://arxiv.org/abs/1901.00212

Códec de audio de última generación con un factor de compresión de 90x. Soporta audio mono/estéreo de 44.1kHz, 24kHz y 16kHz.

Generadores de datos sintéticos para datos tabulares y de series temporales

[NeurIPS 2020] Aumento diferenciable para el entrenamiento eficiente de datos en GAN.

[CVPR 2020] Compresión de GAN: arquitecturas eficientes para GAN condicionales interactivas

Repositorio complementario para GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks

Superresolución de imagen única fotorrealista mediante una red generativa antagónica | Un tutorial de PyTorch para superresolución

Un modelo de aprendizaje profundo rápido para escalar videos de baja resolución a alta resolución a 30 fps

[TIP'19] AttGAN: Edición de atributos faciales cambiando solo lo que deseas

Conocemos bien las GAN por su éxito en la generación de imágenes realistas. Sin embargo, pueden aplicarse a la generación de datos tabulares. Revisaremos y examinaremos algunos artículos recientes sobre GAN tabulares en acción.