Je vais former un réseau contradictoire génératif

Le service consiste à concevoir , former et mettre en œuvre des réseaux contradictoires génératifs (GAN) pour diverses applications telles que la synthèse d'images, la génération de texte et la synthèse vocale.

Je serai chargé de rechercher et de me tenir au courant des dernières avancées en matière de GAN et de domaines connexes, ainsi que de fournir des conseils et un soutien aux autres membres de l'équipe sur des sujets liés au GAN.

Je peux travailler avec l'architecture GAN populaire ci-dessous :

• Réseaux adverses génératifs (GAN)
• GAN convolutif profond (DCGAN)
• Wasserstein GAN (WGAN)
• Wasserstein GAN avec pénalité de gradient (WGAN-GP)
• GAN Wasserstein amélioré (IWGAN)
• GAN des moindres carrés (LSGAN)
• GAN conditionnel (cGAN)
• CycleGAN
• GrosGAN
• StyleGAN
• InfoGAN
• Pix2Pix
• GAN progressif (ProGAN)
• SPADE (Synthèse d'images sémantiques avec normalisation spatialement adaptative)
• BigBigan
• GAN basé sur le style (StyleGAN2)
• GAN de normalisation spectrale (SN-GAN)
• Auto-attention GAN (SAGAN)
• Grand GAN d'auto-attention (BigSAGAN)

Lorsque vous travaillez avec des GAN, il est essentiel de disposer d'une quantité suffisante de données de formation, ainsi que de suffisamment de temps pour la planification et la discussion du projet. Il est donc fortement recommandé de prendre contact avec moi avant de passer une commande.