Image Compression and Generation using Variational Autoencoders in Python

4.7
звезд
Оценки: 67
от партнера
Coursera Project Network
2,995 уже зарегистрированы
В этом Проект с консультациями вы:

How to preprocess and prepare data for vision tasks using PyTorch

What a variational autoencoder is and how to train one

How to compress, reconstruct, and generate new images using a generative model

Clock90 minutes
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this 1-hour long project, you will be introduced to the Variational Autoencoder. We will discuss some basic theory behind this model, and move on to creating a machine learning project based on this architecture. Our data comprises 60.000 characters from a dataset of fonts. We will train a variational autoencoder that will be capable of compressing this character font data from 2500 dimensions down to 32 dimensions. This same model will be able to then reconstruct its original input with high fidelity. The true advantage of the variational autoencoder is its ability to create new outputs that come from distributions that closely follow its training data: we can output characters in brand new fonts. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Навыки, которые вы получите

Image CompressionMachine LearningVision

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. An introduction to the variational autoencoder and our project

  2. Dataset visualization and preprocessing

  3. Dataset split into training and validation sets

  4. U​se data loaders to handle memory overload

  5. Create VAE architecture

  6. Create training loop for VAE

  7. R​esults of our model and short introduction to other potential projects using a VAE

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Преподаватели

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе IMAGE COMPRESSION AND GENERATION USING VARIATIONAL AUTOENCODERS IN PYTHON

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.