Нейросети. Генерация изображений

Reshape(image_shape))

return model

# Пример использования:

random_dim = 100

image_shape = (28, 28, 1)

generator = build_generator(random_dim, image_shape)

```

2. Дискриминатор:

Вот пример простой архитектуры дискриминатора для классификации изображений на "реальные" и "сгенерированные":

```python

def build_discriminator(image_shape):

model = models.Sequential()

model.add(layers.Flatten(input_shape=image_shape))

model.add(layers.Dense(1024))

model.add(layers.LeakyReLU(0.2))

model.

add(layers.Dense(512))

model.add(layers.LeakyReLU(0.2))

model.add(layers.Dense(256))

model.add(layers.LeakyReLU(0.2))

model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

return model

# Пример использования:

discriminator = build_discriminator(image_shape)

```

В этом примере генератор представляет собой последовательную модель с несколькими полносвязными слоями и слоями LeakyReLU для добавления нелинейности. Завершается генератор слоем Dense с функцией активации `tanh`, чтобы ограничить значения изображения в диапазоне [-1, 1].

Затем используется слой Reshape, чтобы преобразовать выходные данные в форму изображения.

Дискриминатор также представляет собой последовательную модель с несколькими полносвязными слоями и слоями LeakyReLU. Он принимает изображение в форме, которую ожидает генератор, и выводит вероятность того, что это реальное изображение (значение близкое к 1) или сгенерированное (значение близкое к 0).

Обратите внимание, что это упрощенные примеры архитектур, и для более сложных данных и задач могут потребоваться более глубокие или сложные архитектуры для достижения высокого качества генерации и дискриминации.

Также, при работе с изображениями может быть применено сверточные нейронные сети (CNN), которые эффективно работают с пространственными структурами данных.

Основные компоненты GAN: генератор, дискриминатор, функция потерь GAN и оптимизатор. Генератор принимает на вход шумовой вектор и старается создать реалистичные данные, которые дискриминатор будет классифицировать как реальные.

Дискриминатор, в свою очередь, принимает на вход реальные и сгенерированные данные, и его задача – отличать между ними. Функция потерь GAN и оптимизатор используются для определения и минимизации ошибки GAN в процессе обучения.

Это представляет упрощенное представление архитектуры GAN. В реальных задачах GAN может быть значительно более сложной с большим числом слоев и компонентов.