Rete Generativa Avversaria: differenze tra le versioni

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L'addestramento massimizza la probabilità che D faccia un'errore di discriminazione, quindi massimizzando la "bravura" di G nel creare dei falsi realistici.
L'addestramento massimizza la probabilità che D faccia un'errore di discriminazione, quindi massimizzando la "bravura" di G nel creare dei falsi realistici.


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Versione delle 13:22, 10 apr 2024

Nome: Rete Generativa Avversaria

Nome Inglese: Generative Adversarial Network

Sigla: GAN

Anno Di Creazione: 2014

Pubblicazione: Generative Adversarial Nets


Un'architettura di rete neurale generativa in cui si utilizza un processo di tipo "adversarial", in cui vengono contemporaneamente allenati due modelli:

  • un modello generativo G che cattura la distribuzione dei dati di training
  • un modello discriminativo D che stima la probabilità che un campione provenga dal dataset di training piuttosto che da G

L'addestramento massimizza la probabilità che D faccia un'errore di discriminazione, quindi massimizzando la "bravura" di G nel creare dei falsi realistici.

Generative Adversarial Networks (GAN)

Links

Generative Adversarial Nets, Goodfellow et al, 2014