Съдържание:
Определение - Какво означава Wasserstein GAN (WGAN)?
Wasserstein GAN (WGAN) е алгоритъм, въведен в книга, написана от Мартин Арьовски, Сумит Чинтала и Леон Боту в Института за математически науки в Курант. Документът разглежда методите за безконтролно обучение и предоставя част от пътната карта за справяне с постигането на определени резултати в проектите за машинно обучение.
Техопедия обяснява Wasserstein GAN (WGAN)
Алгоритъмът на Wasserstein GAN е разновидност на генеративните състезателни мрежи (GANs). Генеративните състезателни мрежи разполагат с възможности, свързани с разграничаването между наборите от данни и избора на резултати са от основно значение при машинното обучение. Wasserstein GAN е специфичен вид GAN, който според екипа „свежда до минимум разумното и ефикасно сближаване на разстоянието на Земния двигател“, където ЕМ разстоянието е метод за разглеждане на различията между два многоизмерни набора от данни.
Като помага за справяне с основните проблеми на обучението на генеративните състезателни мрежи като цяло, GAN Wasserstein може да бъде полезен в стремежа към намаляване на размерите и други цели, свързани с конкретни резултати от машинното обучение.
