taralino

.random

Die Funktion DiffusionModel.random() erwartet keine Argumente.

Die Funktion wertet das zuvor trainierten (oder initialisierten) Diffusion Model bezüglich eines zufällig erzeugten Eingangssignals aus. Dadurch lassen sich Bilder generieren, die ähnlich zu denen der Trainingsdaten sind bzw. sein können.

Beispiel

Es wird eine Diffusion Model unter Verwendung des HandwrittenDigits-Datenpakets trainiert. Anschließend wird ein neues Bild generiert. Hinweis: Das Ergebnis lässt sich signifikant verbessern, indem die Parameter der Trainingsphase angepasst werden.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
  <script src="HandwrittenDigits.js"></script>
</head>
<body>
<script>

var X = HandwrittenDigits.get();

DiffusionModel.init([64, 32, 64], {steps:8, standard_deviation:0.2});

DiffusionModel.progress(X, {iterations:100, batch_size:10, learning_rate:5});

function on_training_done() {
  var y = DiffusionModel.random();
  var M = Picture.vector(y);
  Picture.draw(M, {zoom:16});
};

</script>
</body>
</html>

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