Esta es la aplicación para Windows llamada InfoGAN, cuya última versión se puede descargar como InfoGANsourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada InfoGAN con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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Información GAN
DESCRIPCIÓN
El repositorio de InfoGAN contiene la implementación original utilizada para reproducir los resultados del artículo “InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets”. InfoGAN es una variante de la arquitectura GAN (Generative Adversarial Network) que tiene como objetivo aprender representaciones latentes desenredadas e interpretables maximizando la información mutua entre un subconjunto de los códigos latentes y las salidas generadas. Ese incentivo adicional anima al generador a estructurar su espacio latente de una manera en que ciertas variables latentes controlan factores significativos y distintos (por ejemplo, rotación, ancho, grosor del trazo) en las imágenes de salida. El repositorio incluye código para experimentos (por ejemplo, en MNIST), scripts de inicio y algunas pruebas. Depende de una versión de desarrollo de TensorFlow (el código espera características que no están en versiones estables anteriores) y también utiliza otras bibliotecas como prettytensor y progressbar.
Caracteristicas
- Arquitectura GAN aumentada con un término de maximización de información mutua para fomentar el desenredo
- Código para ejecutar experimentos (por ejemplo, MNIST) mediante scripts de inicio
- Dependencia de la rama de desarrollo de TensorFlow y bibliotecas de soporte (prettytensor, progressbar)
- Compatibilidad de Docker con entornos de ejecución reproducibles
- Integración de TensorBoard para visualizar los resultados generados y las métricas de entrenamiento
- Estado archivado: preservado como implementación de referencia en lugar de mantenido activamente
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/infogan.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
