Isi kandungan:
Definisi - Apakah maksud Wasserstein GAN (WGAN)?
Wasserstein GAN (WGAN) adalah algoritma yang diperkenalkan dalam karya tulis yang ditulis oleh Martin Arjovsky, Soumith Chintala dan Léon Bottou di Institut Sains Matematik Courant. Makalah ini meneliti kaedah untuk pembelajaran tanpa pengawasan, dan menyediakan sebahagian daripada pelan tindakan untuk mengatasi hasil tertentu dalam projek pembelajaran mesin.
Techopedia menerangkan Wasserstein GAN (WGAN)
Algoritma Wasserstein GAN adalah variasi rangkaian adversarial generatif (GANs). Keupayaan rangkaian ciri generatif yang berkaitan dengan mendiskriminasikan antara set data dan hasil pilihan adalah berguna pada pembelajaran mesin. Wasserstein GAN adalah sejenis GAN spesifik yang, menurut pasukan, "meminimumkan penghampiran jarak yang munasabah dan cekap jarak Bumi Mover, " di mana jarak EM adalah satu kaedah untuk melihat perbezaan antara dua set data multidimensi.
Melalui bantuan untuk menangani masalah-masalah latihan utama rangkaian adversarial generik secara umum, Wasserstein GAN dapat berguna dalam mengejar pengurangan dimensi dan matlamat lain yang berkaitan dengan hasil pembelajaran mesin tertentu.
