Sadržaj:
Definicija - Što znači Wasserstein GAN (WGAN)?
Wasserstein GAN (WGAN) algoritam je uveden u radu koji su napisali Martin Arjovsky, Soumith Chintala i Léon Bottou na Institutu za matematičke znanosti Courant. Ovaj rad ispituje metode za nekontrolirano učenje i daje dio mape puta za rješavanje postizanja određenih ishoda u projektima strojnog učenja.
Tehopedija objašnjava Wasserstein GAN (WGAN)
Wasserstein GAN algoritam je varijacija generativne adverzarijalne mreže (GAN). Mogućnosti generativne protivničke mreže povezane s razlikovanjem skupa podataka i odabirom rezultata temeljno su korisne u strojnom učenju. Wasserstein GAN je specifična vrsta GAN-a koja, prema timu, "minimizira razumnu i efikasnu aproksimaciju udaljenosti Zemaljskog pokretača", pri čemu je EM udaljenost metoda promatranja različitosti između dva višedimenzionalna skupa podataka.
Pomažući u rješavanju velikih problema sa osposobljavanjem generativnih protivničkih mreža općenito, Wasserstein GAN može biti koristan u postizanju smanjenja dimenzija i drugim ciljevima vezanim uz specifične ishode strojnog učenja.
