Obsah:
Definice - Co znamená Wasserstein GAN (WGAN)?
Wasserstein GAN (WGAN) je algoritmus představený v článku, který napsali Martin Arjovsky, Soumith Chintala a Léon Bottou na Courant Institute of Mathematical Sciences. Příspěvek zkoumá metody učení bez dozoru a poskytuje část cestovního plánu pro řešení dosažení určitých výsledků v projektech strojového učení.
Techopedia vysvětluje Wasserstein GAN (WGAN)
Algoritmus Wasserstein GAN je variací generativních protivníkových sítí (GAN). Generativní kontradiktorní sítě mají schopnosti související s rozlišováním mezi datovými sadami a výběrem výsledků, které jsou zásadně užitečné při strojovém učení. Wasserstein GAN je specifický druh GAN, který podle týmu „minimalizuje rozumnou a účinnou aproximaci vzdálenosti Země Mover“, kde EM vzdálenost je metoda, jak se podívat na odlišnost mezi dvěma vícerozměrnými datovými soubory.
Wasserstein GAN může pomoci při řešení hlavních problémů s generativními poradními sítěmi obecně a může být užitečný při snižování rozměrů a dalších cílech souvisejících s konkrétními výsledky strojového učení.
