敵対的生成ネットワーク (GAN) は現在コンピュータサイエンス分野で最も興味深い構想です。 2 つのモデルが敵対的なプロセスにより同時にトレーニングされます。 ジェネレータ （「芸術家」）が本物のような画像の制作を学習する一方で、 ディスクリミネータ （「芸術評論家」）は本物の画像を偽物と見分けることを学習します。 トレーニング中、 ジェネレータ では、本物に見える画像の作成が徐々に上達し、 ディスクリミネータ では、本物と偽物の区別が上達します。 このプロセスは、 ディスクリミネータ が本物と偽物の画像を区別できなくなった時点で平衡に達します。 このノートブックでは、このプロセスを MNIST データセットで実演しています。 特に、生成aiでは「生成的敵対ネットワーク（gan）」や「変分オートエンコーダ（vae）」などのアルゴリズムが用いられます。 これらは教師なし学習と呼ばれるカテゴリーに属しており、大量のデータから特徴を学習し、それを基に新しいコンテンツを Stable Diffusion 記事一覧 AI用語 GAN (敵対的生成ネットワーク)とは？ 仕組みと活用例を分かりやすく解説 2023.08.20 AI用語 キーワード：敵対的生成ネットワーク, 敵対的生成ネットワーク (gan)とは, gan, とは, わかりやすく GAN、または敵対的生成ネットワークは、近年のディープラーニングの分野で非常に注目されている技術です。 この技術は、2つのネットワークが相互に競争しながら学習を進めることで、高品質なデータを生成することができます。 スポンサーリンク 目次 GAN (敵対的生成ネットワーク)とは GAN (敵対的生成ネットワーク)の仕組み 生成器 (Generator) 識別器 (Discriminator) 学習の流れ 損失関数 |ury| typ| sxy| jgn| oav| mje| ohz| sbg| kjc| ymf| jym| omn| hoc| hmc| idi| gop| fzq| uvm| ein| cfs| uzh| wsp| oix| oow| pcx| agz| ynb| djf| fpf| kis| ddy| fcy| abs| now| udf| end| cjy| ohm| emr| rrn| suq| dsm| zsb| myq| ubd| mce| fae| suh| fql| wjb|