Зміст:
Визначення - Що означає Wasserstein GAN (WGAN)?
Wasserstein GAN (WGAN) - алгоритм, представлений у статті, написаній Мартіном Арьовським, Сумітом Чінтала та Леоном Ботту в Інституті математичних наук Куранта. У статті розглядаються методи непідконтрольного навчання та подано частину дорожньої карти щодо вирішення певних результатів у проектах машинного навчання.
Техопедія пояснює Wasserstein GAN (WGAN)
Алгоритм Wasserstein GAN - це варіація генеративних змагальних мереж (GAN). У генеральних змагальних мережах є можливості, пов'язані з розрізненням наборів даних та вибором результатів, принципово корисних при машинному навчанні. GAN Wasserstein - це специфічний вид GAN, який, на думку команди, «мінімізує розумне та ефективне наближення відстані руху Землі», де ЕМ-відстань - це метод перегляду несхожості між двома багатовимірними наборами даних.
Допомагаючи вирішувати основні проблеми навчання генеративних змагальних мереж взагалі, GAS Wasserstein може бути корисним у досягненні зменшення розмірності та інших цілей, пов'язаних із конкретними результатами машинного навчання.
