Генеративно-состязательная сеть: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{Понятие |Description=Генеративно-состязательная сеть (англ. Generative adversarial network, сокращённо GAN) — алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы，а другая (сеть D) старается...») |
Patarakin (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 3: | Строка 3: | ||
|Field_of_knowledge=Искусственный интеллект | |Field_of_knowledge=Искусственный интеллект | ||
}} | }} | ||
* Kim, C., Lin, X., Collins, C., Taylor, G.W., Amer, M.R.: Learn, Generate, Rank, Explain: A Case Study of Visual Explanation by Generative Machine Learning. ACM Trans. Interact. Intell. Syst. 11, 23:1-23:34 (2021). https://doi.org/10.1145/3465407. | |||
Версия 09:26, 14 марта 2023
| Описание | Генеративно-состязательная сеть (англ. Generative adversarial network, сокращённо GAN) — алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы，а другая (сеть D) старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных. Так как сети G и D имеют противоположные цели — создать образцы и отбраковать образцы — между ними возникает антагонистическая игра. |
|---|---|
| Область знаний | Искусственный интеллект |
| Авторы | |
| Поясняющее видео | |
| Близкие понятия | |
| Среды и средства для освоения понятия |
- Kim, C., Lin, X., Collins, C., Taylor, G.W., Amer, M.R.: Learn, Generate, Rank, Explain: A Case Study of Visual Explanation by Generative Machine Learning. ACM Trans. Interact. Intell. Syst. 11, 23:1-23:34 (2021). https://doi.org/10.1145/3465407.
