Latent Space Growing of Generative Adversarial Networks
Maskininlärning har de senaste åren bidragit till starten på ett omfattande paradigmskifte mot ett smartare och mer uppkopplat samhälle. Det här examensarbetet bidrar till den utvecklingen genom att öka förståelsen kring hur bilder på ansikten kan representeras så att ansiktsdragen hos personen blir naturligt beskrivna i representationen. Resultatet är ett system som kan generera verklighetstrognaThis thesis presents a system, which builds on the Generative Adversarial Network (GAN) framework, with the focus of learning interpretable representations of data. The system is able to learn representations of data that are ordered in regards to the saliency of the attributes, in a completely unsupervised manner. The training strategy expands the latent space dimension while appropriately adding