Запись доказательств метода
Generative Adversarial Network
A Generative Adversarial Network (GAN), introduced by Ian Goodfellow and colleagues in 2014, produces realistic synthetic data through the competition of two neural networks — a generator and a discriminator. It is widely used for image synthesis, data augmentation, and distribution estimation.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
Generative Adversarial Network (GAN)
Таксономическая запись метода · ml-model / deep-learning
- Goodfellow, I. et al. (2014). Generative Adversarial Nets. NeurIPS. · URL
- Karras, T. et al. (2020). Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN. CVPR. · DOI 10.1109/CVPR42600.2020.00813
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Курируемых утверждений еще нет
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.