Rete Generativa Avversaria: differenze tra le versioni
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[https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf Generative Adversarial Nets, Goodfellow et al, 2014] | [https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf Generative Adversarial Nets, Goodfellow et al, 2014] | ||
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Versione delle 10:10, 8 mar 2024
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.