Generative Adversarial Networks - Historique des versions

Pitpitt : Destination de redirection modifiée de Réseau antagoniste génératif (RAG) en Réseau antagoniste génératif

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Destination de redirection modifiée de Réseau antagoniste génératif (RAG) en Réseau antagoniste génératif

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Pitpitt : Destination de redirection modifiée de Réseaux antagonistes génératifs en Réseau antagoniste génératif (RAG)

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Destination de redirection modifiée de Réseaux antagonistes génératifs en Réseau antagoniste génératif (RAG)

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Pitpitt le 11 novembre 2021 à 15:58

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Imeziani le 11 novembre 2021 à 02:24

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	~~== Français ==~~
	~~''' réseaux antagonistes génératifs '''~~

	~~== Anglais ==~~
	~~''' generative adversarial network'''~~


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Imeziani le 11 novembre 2021 à 02:23

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	== Français ==		== Français ==
	''' ~~XXXXXXXXX~~ '''		''' réseaux antagonistes génératifs '''

	== Anglais ==		== Anglais ==
	''' ~~Generative~~ adversarial network'''		''' generative adversarial network'''

	A generative adversarial network (GAN) is a class of machine learning frameworks designed by Ian Goodfellow and his colleagues in 2014.[1] Two neural networks contest with each other in a game (in the form of a zero-sum game, where one agent's gain is another agent's loss).

	Given a training set, this technique learns to generate new data with the same statistics as the training set. For example, a GAN trained on photographs can generate new photographs that look at least superficially authentic to human observers, having many realistic characteristics. Though originally proposed as a form of generative model for unsupervised learning, GANs have also proven useful for semi-supervised learning,[2] fully supervised learning,[3] and reinforcement learning.[4]

	The core idea of a GAN is based on the "indirect" training through the discriminator, which itself is also being updated dynamically.[5] This basically means that the generator is not trained to minimize the distance to a specific image, but rather to fool the discriminator. This enables the model to learn in an unsupervised manner.

	~~<small>~~

	~~[https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network Source : Wikipedia Machine Learning ]~~


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==en construction==

== Définition ==
XXXXXXXXX

== Français ==
''' XXXXXXXXX '''

== Anglais ==
''' Generative adversarial network'''

A generative adversarial network (GAN) is a class of machine learning frameworks designed by Ian Goodfellow and his colleagues in 2014.[1] Two neural networks contest with each other in a game (in the form of a zero-sum game, where one agent's gain is another agent's loss).

Given a training set, this technique learns to generate new data with the same statistics as the training set. For example, a GAN trained on photographs can generate new photographs that look at least superficially authentic to human observers, having many realistic characteristics. Though originally proposed as a form of generative model for unsupervised learning, GANs have also proven useful for semi-supervised learning,[2] fully supervised learning,[3] and reinforcement learning.[4]

The core idea of a GAN is based on the "indirect" training through the discriminator, which itself is also being updated dynamically.[5] This basically means that the generator is not trained to minimize the distance to a specific image, but rather to fool the discriminator. This enables the model to learn in an unsupervised manner.

<small>

[https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network Source : Wikipedia Machine Learning ]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]

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