Satura rādītājs:
Definīcija - ko nozīmē Wasserstein GAN (WGAN)?
Vassersteina GAN (WGAN) ir algoritms, kas ieviests dokumentā, kuru rakstījuši Martins Arjovskis, Soumith Chintala un Leon Bottou Courant Institute of Mathematical Sciences. Rakstā apskatītas nepārraudzītas mācīšanās metodes un sniegta daļa no ceļa plāna, kā rīkoties ar noteiktu rezultātu sasniegšanu mašīnmācīšanās projektos.
Techopedia skaidro Wasserstein GAN (WGAN)
Wasserstein GAN algoritms ir ģeneratīvu pretstatu tīklu (GAN) variācija. Ģeneratīvo sacīkstes tīklu funkciju iespējas, kas saistītas ar datu kopu diskriminēšanu un rezultātu izvēli, ir fundamentāli noderīgas mašīnmācībā. Wasserstein GAN ir īpaša veida GAN, kas, pēc komandas domām, “samazina līdz minimumam saprātīgu un efektīvu Zemes virzītāja attāluma tuvinājumu”, kur EM attālums ir metode, kas ļauj aplūkot atšķirību starp divām daudzdimensionālām datu kopām.
Palīdzot vispārīgi risināt ģeneratīvo pretestības tīklu galvenās apmācības problēmas, Vasserstein GAN var būt noderīgs, cenšoties panākt dimensijas samazināšanu un sasniegt citus mērķus, kas saistīti ar konkrētiem mašīnmācīšanās rezultātiem.
