ScholarGate
עוזר
Machine learningDeep learning / NLP / CV

GAN מונחה-חלש

GAN מונחה-חלש הוא רשת יריבות גנרטיבית שאומנה באמצעות נתונים מתויגים חלקית, מתויגים ברעש, או בעלי אנוטציות גסות במקום אמת קרקע מתויגת במלואה. הוא מרחיב את מסגרת ה-GAN הסטנדרטית כך שהנחיה מוגבלת מנחה יצירה מותנית או למידה דיסקרימינטיבית, ומאפשר סינתזת נתונים וסיווג באיכות גבוהה בסביבות דלות-תוויות.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Odena, A., Olah, C., & Shlens, J. (2017). Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs. Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 70, 2642–2651. link
  2. Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative Adversarial Nets. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 27. link

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Generative Adversarial Network. ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/weakly-supervised-gan

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.

Compare side by side
ScholarGateWeakly supervised GAN (Weakly Supervised Generative Adversarial Network). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/deep-learning/weakly-supervised-gan · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026