Для создания изображений с помощью GAN я буду использовать Tensorflow.

Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это модель машинного обучения, в которой две нейронные сети соревнуются друг с другом, чтобы быть более точными в своих прогнозах.

Как работают GAN?

Первым шагом в создании GAN является определение желаемого конечного результата и сбор начального набора обучающих данных на основе этих параметров. Затем эти данные рандомизируются и передаются в генератор до тех пор, пока они не достигнут базовой точности в получении результатов.

После этого сгенерированные изображения передаются в дискриминатор вместе с фактическими точками данных из исходной концепции. Дискриминатор фильтрует информацию и возвращает вероятность от 0 до 1, чтобы представить подлинность каждого изображения (1 соответствует реальному, а 0 соответствует ложному). Эти значения затем проверяются на точность и повторяются до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат.

Зачем генерировать изображение ЭКГ?

Я создал проект coronarography.ai . В нем на вход подается изображение ЭКГ, а на выходе мы получаем наличие патологии магистральных артерий сердца. Мне стало интересно проверить принципиальную возможность генерации изображений ЭКГ и сравнить полученные изображения с реальными.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709036/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709036