Генеративно-состязательная сеть - История изменений

Patarakin в 06:54, 14 марта 2023

2023-03-14T06:54:17Z

← Предыдущая версия		Версия от 09:54, 14 марта 2023
Строка 2:		Строка 2:
	\|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 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.		\|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 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.
	\|Field_of_knowledge=Искусственный интеллект		\|Field_of_knowledge=Искусственный интеллект
	\|similar_concepts=Машинное обучение, языковая модель		\|similar_concepts=Машинное обучение, языковая модель, Генеративный ИИ
	}}		}}
	* 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.		* 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.

Patarakin в 06:28, 14 марта 2023

2023-03-14T06:28:44Z

← Предыдущая версия		Версия от 09:28, 14 марта 2023
Строка 2:		Строка 2:
	\|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 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.		\|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 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.
	\|Field_of_knowledge=Искусственный интеллект		\|Field_of_knowledge=Искусственный интеллект
			\|similar_concepts=Машинное обучение, языковая модель
	}}		}}

	* 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.		* 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.

Patarakin в 06:26, 14 марта 2023

2023-03-14T06:26:50Z

← Предыдущая версия		Версия от 09:26, 14 марта 2023
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.

Patarakin: 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...»

2023-02-20T13:28:25Z

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...»

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 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.
|Field_of_knowledge=Искусственный интеллект
}}