Cuprins:
Definiție - Ce înseamnă Wasserstein GAN (WGAN)?
Wasserstein GAN (WGAN) este un algoritm introdus într-o lucrare scrisă de Martin Arjovsky, Soumith Chintala și Léon Bottou de la Institutul de Științe Matematice Courant. Lucrarea examinează metodele de învățare nesupravegheate și oferă o parte a foii de parcurs pentru a face față urmăririi anumitor rezultate în proiectele de învățare automată.
Techopedia explică Wasserstein GAN (WGAN)
Algoritmul GAN Wasserstein este o variație a rețelelor adverse adversare (GAN). Rețelele contradictorii generative prezintă caracteristicile legate de discriminarea între seturile de date și alegerea rezultatelor sunt esențial utile în învățarea automată. GAN-ul Wasserstein este un tip specific de GAN care, potrivit echipei, „minimizează o aproximare rezonabilă și eficientă a distanței Earth Mover”, unde distanța EM este o metodă de a privi disimilaritatea între două seturi de date multidimensionale.
Prin contribuirea la rezolvarea problemelor majore de formare ale rețelelor adversare generatoare în general, Wasserstein GAN poate fi utilă în urmărirea reducerii dimensionalității și a altor obiective legate de rezultatele specifice învățării automate.
