JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк

Листинг 10.9.
Создание дискриминатора ACGAN

---

414
Часть III • Продвинутые возможности глубокого обучения с TensorFlow.js
Код в листинге 10.10 отвечает за создание генератора ACGAN. Как мы упоминали 
ранее, генератор для генерации изображений требует 
латентного вектора
(в коде — 
latent
) в качестве входного сигнала, что отражено в параметре 
inputShape
его перво­
го плотного слоя. Впрочем, если вы внимательно взглянете на код, то увидите, что 
генератор на самом деле получает 
два
входных сигнала, что показано в блоке Б на 
рис. 10.12. Помимо латентного вектора — тензора формы 
[latentSize]
, генератору 
необходим еще один входной сигнал — 
imageClass
— формы 
[1]
. С его помощью 
мы сообщаем модели, какой класс цифры MNIST (от 0 до 9) она должна сгене­
рировать. Например, если нам нужно, чтобы модель сгенерировала изображение 
для цифры 8, необходимо передать в качестве второго входного сигнала тензорное 
значение 
tf.tensor2d([[8]])
(учтите, что модель всегда ожидает на входе батчи, 
даже если передается только один пример данных). Аналогично если модель долж­
на сгенерировать два изображения: одно для цифры 8, а второе для 9, необходимо 
передать тензор 
tensor2d([[8],
[9]])
. При получении генератором входного сигнала 
imageClass
слой вложений преобразует его в тензор той же формы, что и 
latent
(
[latentSize]
). Этот шаг математически подобен процедуре поиска вложений из 
моделей анализа тональностей и преобразования дат (см. главу 9). Требуемый класс 
цифры выражается количественно аналогично индексам слов в примере анализа 
тональностей и индексам символов в примере преобразования дат. Он преобразуется 
в одномерный вектор так же, как в одномерные векторы преобразовывались инде­
ксы слов и символов. Однако цель поиска вложений для 
imageClass
здесь иная: для 
объединения его с вектором 
latent
в общий вектор (который в листинге 10.10 на­
зывается 
h
) с помощью слоя 
multiply
, выполняющего поэлементное умножение двух 
векторов одинаковой формы. Полученный тензор такой же формы, как и у входных 
сигналов (
[latentSize]
), поступает на вход дальнейших частей генератора.

---