Machine learning

Rete Generativa Avversaria

Una Rete Generativa Avversaria (GAN), introdotta da Ian Goodfellow e colleghi nel 2014, produce dati sintetici realistici attraverso la competizione di due reti neurali: un generatore e un discriminatore. È ampiamente utilizzata per la sintesi di immagini, l'aumento dei dati e la stima della distribuzione.

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Rete Generativa Avversaria

Modello di diffusione Neural ODE Modello generativo basat…Variational Autoencoder Addestramento avversaria…CycleGAN GAN Adattiva al Dominio Variational Autoencoder…GAN Spiegabile Generative Adversarial N…

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Fonti

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 ↗

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 1). Generative Adversarial Network (GAN). ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/generative-adversarial-network

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Modello di diffusioneApprendimento profondo↔ compare
Neural ODEApprendimento profondo↔ compare
Modello generativo basato sul gradiente (score-based)Apprendimento profondo↔ compare
Variational AutoencoderApprendimento profondo↔ compare

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Addestramento avversariale CycleGAN GAN Adattiva al Dominio Variational Autoencoder Domain-Adattivo GAN Spiegabile Generative Adversarial Network (GAN) Fine-Tuned LoRA e PEFT GAN multilingue Multimodal GAN Variational Autoencoder Multimodale Trasferimento di Stile Neurale Modello di Diffusione Auto-supervisionato Self-supervised GAN Classificazione di immagini auto-supervisionata Variational Autoencoder Auto-supervisionato Modello di diffusione semi-supervisionato GAN semi-supervisionato Variational Autoencoder Semi-supervisionato Generazione di Dati Sintetici per il Controllo della Divulgazione GAN a Trasferimento di Apprendimento Transfer Learning con Variational Autoencoder Variational Autoencoder Vision Transformer Wasserstein GAN (WGAN)Modello di diffusione debolmente supervisionato GAN Supervisione Debole Autoencoder Variazionale Debolmente Supervisionato

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