Generatywna Sieć Antagonistyczna
Generatywna Sieć Antagonistyczna (GAN), wprowadzona przez Iana Goodfellowa i współpracowników w 2014 roku, generuje realistyczne syntetyczne dane poprzez rywalizację dwóch sieci neuronowych — generatora i dyskryminatora. Jest szeroko stosowana do syntezy obrazów, augmentacji danych i estymacji rozkładu.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+20 more
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 1). Generative Adversarial Network (GAN). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Model dyfuzyjnyUczenie głębokie↔ compare
- Neural ODEUczenie głębokie↔ compare
- Generatywny model bazujący na funkcji "score"Uczenie głębokie↔ compare
- Autoenkoder wariacyjnyUczenie głębokie↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →