これはInfoGANというWindowsアプリで、最新リリースはInfoGANsourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks を使用して InfoGAN というアプリを無料でダウンロードし、オンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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インフォGAN
DESCRIPTION
InfoGANリポジトリには、論文「InfoGAN: 情報最大化生成敵対的ネットによる解釈可能な表現学習」の結果を再現するために使用されたオリジナルの実装が含まれています。InfoGANはGAN（敵対的生成ネットワーク）アーキテクチャの派生であり、潜在コードのサブセットと生成された出力間の相互情報量を最大化することで、分離され解釈可能な潜在表現を学習することを目的としています。この追加のインセンティブにより、ジェネレータは、出力画像における意味のある個別の要素（回転、幅、ストロークの太さなど）を制御する特定の潜在変数のような方法で潜在空間を構築します。リポジトリには、実験用のコード（MNISTなど）、ランチャースクリプト、およびいくつかのテストが含まれています。これはTensorFlowの開発バージョンに依存しており（コードは古い安定リリースにはない機能を想定しています）、prettytensorやprogressbarなどの他のライブラリも使用します。
オプション
- 相互情報量最大化項を追加したGANアーキテクチャにより、分離を促進する
- ランチャースクリプトを使用して実験（例：MNIST）を実行するためのコード
- TensorFlow 開発ブランチとサポートライブラリ（prettytensor、progressbar）への依存
- 再現可能な実行環境のためのDockerサポート
- 生成された出力とトレーニング メトリックを視覚化するための TensorBoard 統合
- アーカイブ状態: 積極的にメンテナンスされるのではなく、参照実装として保存されます
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/infogan.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
