Image Generation - Google DeepMind Paper With TensorFlow - Deep Learning: Zero To One Deep Learning: Zero To One podcast

Контент предоставлен Sam Putnam. Весь контент подкастов, включая выпуски, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно Sam Putnam или его партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

Deep Learning: Zero to One «
Image Generation - Google DeepMind paper with TensorFlow - Deep Learning: Zero to One

7y ago 5:01

MP3•Главная эпизода

I talk through generating an image of IRS tax return characters using a model trained on the IRS tax return dataset - NMIST. The authors trained for 70 hours on 32 GPUs. I used unconditioned image generation to create an image in 6 hours on my MacBook Pro CPU. I used the TensorFlow implementation of Conditional Image Generation with PixelCNN Decoders (https://arxiv.org/abs/1606.05328) by a student named Anant Gupta and learned that reasonable-looking digits can be generated with significantly fewer training steps, as soon as the training loss approaches that reached by the DeepMind authors. Each step is detailed at https://medium.com/@SamPutnam/this-is-the-1st-deep-learning-zero-to-one-newsletter-this-one-is-called-image-generation-935bcaf0f37c

6 эпизодов

#Tech #Deep #Nature #Language #Sam Putnam #Learn #Machining #Process