machine-learning - 使用 Keras 创建可以生成新的相似数据的模型

Question

我正在与 Keras 合作并尝试人工智能和机器学习。我已经制作了一些项目，现在我正在寻找复制数据集。我该往哪个方向学习呢？开始学习这个模型时我应该注意什么？我只需要一位专家为我指明正确的方向。

澄清；通过复制数据集，我的意思是我想要获取一系列具有易于区分模式的数字，然后让人工智能生成相似的新数据。

Answer 1

有多种方法可以生成与当前数据集类似的新数据，但当今最突出的方法是使用生成对抗网络(GAN)。这是通过将两个模型相互竞争来实现的。生成器模型尝试生成数据，鉴别器模型尝试区分真实数据和生成数据之间的差异。有很多关于如何执行此操作的教程，尽管其中大多数可能基于图像数据。

如果您还想生成标签，请制作条件 GAN。

生成数据的唯一其他常见方法是变分自动编码器 (VAE)，但生成的数据往往比 GAN 生成的数据质量低。不过，我不知道这是否适用于非图像数据。