Generatief Adversarieel Netwerk
Een Generatief Adversarieel Netwerk (GAN), geïntroduceerd door Ian Goodfellow en collega's in 2014, produceert realistische synthetische data door de competitie van twee neurale netwerken — een generator en een discriminator. Het wordt veelvuldig gebruikt voor beeldsynthese, data-augmentatie en distributieschatting.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+20 more
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). Generative Adversarial Network (GAN). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- Diffusion ModelDeep learning↔ compare
- Neurale ODEDeep learning↔ compare
- Score-gebaseerd generatief modelDeep learning↔ compare
- Variational AutoencoderDeep learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →