Оглавление:
Определение - Что означает Wasserstein GAN (WGAN)?
Вассерштейн GAN (WGAN) - это алгоритм, введенный в статье, написанной Мартином Аржовским, Сумитом Чинталой и Леоном Ботту в Институте математических наук им. Куранта. В статье рассматриваются методы обучения без учителя и дается часть дорожной карты для решения определенных задач в проектах машинного обучения.
Техопедия объясняет Вассерштейн ГАН (WGAN)
Алгоритм Вассерштейна GAN представляет собой разновидность порождающих противоборствующих сетей (GAN). Генерирующие состязательные сети обладают возможностями, связанными с различением наборов данных и выбором результатов, которые в корне полезны в машинном обучении. GAN Вассерштейна - это особый вид GAN, который, по мнению команды, «сводит к минимуму разумное и эффективное приближение расстояния движителя Земли», где расстояние EM - это метод, позволяющий оценить различия между двумя многомерными наборами данных.
Помогая решать основные проблемы обучения генеративных противоборствующих сетей в целом, GAN Вассерштейна может быть полезен для достижения уменьшения размерности и других целей, связанных с конкретными результатами машинного обучения.
