Image Compression and Generation using Variational Autoencoders in Python

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Neste projeto guiado, você irá:
90 minutes
Intermediário
Sem necessidade de download
Vídeo em tela dividida
Inglês
Apenas em desktop

In this 1-hour long project, you will be introduced to the Variational Autoencoder. We will discuss some basic theory behind this model, and move on to creating a machine learning project based on this architecture. Our data comprises 60.000 characters from a dataset of fonts. We will train a variational autoencoder that will be capable of compressing this character font data from 2500 dimensions down to 32 dimensions. This same model will be able to then reconstruct its original input with high fidelity. The true advantage of the variational autoencoder is its ability to create new outputs that come from distributions that closely follow its training data: we can output characters in brand new fonts. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Habilidades que você desenvolverá

  • Image Compression

  • Machine Learning

  • Vision

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

Como funcionam os projetos guiados

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Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

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