Talaan ng mga Nilalaman:
- Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Generative Adversarial Network (GAN)?
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Generative Adversarial Network (GAN)
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Generative Adversarial Network (GAN)?
Ang isang nakabuo na network ng kaaway (GAN) ay isang uri ng konstruksyon sa teknolohiyang neural network na nag-aalok ng maraming potensyal sa mundo ng artipisyal na katalinuhan. Ang isang nakabuo na network ng adversarial ay binubuo ng dalawang mga neural network: isang network ng generative at isang discriminative network. Ang mga ito ay nagtutulungan upang magbigay ng mataas na antas na kunwa ng mga gawain sa konsepto.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Generative Adversarial Network (GAN)
Sa isang pangkaraniwang network ng adversarial, ang generative network ay bumubuo ng mga resulta mula sa pag-input, at "ipinapakita" ang mga ito sa discriminative network. Ang diskriminatibong network ay dapat na makilala sa pagitan ng tunay at gawa ng tao na mga resulta na ibinigay ng generative network.
Minsan inilalarawan ito ng mga eksperto bilang ang network ng pagbuo na sinusubukan na "lokohin" ang diskriminatibong network, na kailangang sanayin upang makilala ang mga partikular na hanay ng mga pattern at modelo. Ang paggamit ng mga pangkaraniwang mga network ng kaaway ay medyo pangkaraniwan sa pagproseso ng imahe, at sa pagbuo ng mga bagong malalim na matigas na network na lumipat patungo sa mas mataas na antas ng simulation ng mga gawaing nagbibigay-malay sa tao. Ang mga siyentipiko ay tinitingnan ang potensyal na mga pagbubuo ng mga network ng kaaway na dapat isulong ang kapangyarihan ng mga neural network at ang kanilang kakayahang "mag-isip" sa mga tao.
