জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক
জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GAN), যা ২০১৪ সালে ইয়ান গুডফেলো এবং সহকর্মীরা প্রবর্তন করেছিলেন, দুটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রতিযোগিতা - একটি জেনারেটর এবং একটি ডিসক্রিমিনেটর - এর মাধ্যমে বাস্তবসম্মত সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করে। এটি চিত্র সংশ্লেষণ, ডেটা অগমেন্টেশন এবং ডিস্ট্রিবিউশন অনুমানের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+20 more
উৎস
- Goodfellow, I. et al. (2014). Generative Adversarial Nets. NeurIPS. link ↗
- Karras, T. et al. (2020). Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN. CVPR. DOI: 10.1109/CVPR42600.2020.00813 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Generative Adversarial Network (GAN). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/deep-learning/generative-adversarial-network
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ডিফিউশন মডেলগভীর শিখন↔ compare
- নিউরাল ওডিই (Neural ODE)গভীর শিখন↔ compare
- স্কোর-ভিত্তিক জেনারেটিভ মডেলগভীর শিখন↔ compare
- ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডারগভীর শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →