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什么是生成对抗网络 (GaN) ?

来源: | 发布日期:2022-04-23

什么是生成对抗网络 (GaN) ?

生成对抗网络,或简称 GAN,是一种使用深度学习方法(例如卷积神经网络)进行生成建模的方法。

生成式建模是机器学习中的一项无监督学习任务,它涉及自动发现和学习输入数据中的规律或模式,从而使模型可用于生成或输出可能从原始数据集中提取的新示例。

生成对抗网络 (GaN)

GaN 是一种训练生成模型的巧妙方法,通过将问题构建为具有两个子模型的监督学习问题:我们训练生成新示例的生成器模型,以及尝试将示例分类为真实示例的判别器模型(来自域)或伪造(生成)。这两个模型在零和游戏中一起训练,对抗性,直到鉴别器模型被愚弄了大约一半的时间,这意味着生成器模型正在生成似是而非的例子。

GaN 是一个令人兴奋且瞬息万变的领域,它兑现了生成模型在一系列问题领域生成真实示例的能力,尤其是在图像到图像的翻译任务中,例如将夏天的照片翻译成冬天或白天的照片到晚上,并生成逼真的物体、场景和人物照片,即使是人类也无法分辨是假的。

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【本文标签】 什么是生成对抗网络 (GaN) 晶光华晶振 车规晶振 振荡器

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