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How to preprocess and prepare data for vision tasks using PyTorch
What a variational autoencoder is and how to train one
How to compress, reconstruct, and generate new images using a generative model
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.
Image Compression
Machine Learning
Vision
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
An introduction to the variational autoencoder and our project
Dataset visualization and preprocessing
Dataset split into training and validation sets
Use data loaders to handle memory overload
Create VAE architecture
Create training loop for VAE
Results of our model and short introduction to other potential projects using a VAE
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
por AF
28 de jul. de 2020It is highly recommended to those who has a basic knowledge in ML and like to start using VAEs in pytorch framework. :-)
por AS
19 de jun. de 2020It was really helpful. I am new to PyTorch but it gave a good level of understanding overall. thank you
por DB
28 de may. de 2020Good project. Add some more clarity to it , especially to the mathematical background.
Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.
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Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.
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