Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Generative Adversarial Nets (GAN)

Нет изменений в размере, 17:43, 28 января 2019
Нет описания правки
[[File:Арх_ган.png|450px|thumb|Оригинальная архитектура GAN]]
'''Порождающие состязательные сети''' (англ. ''Generative Adversarial Nets, GAN'') $-$ это алгоритм машинного обучения, входящий в семейство [[:Порождающие модели|порождающих моделей]]<sup>[на 1428.1101.18 19 не создан]</sup> и построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых генерирует образцы, другая пытается отличить настоящие образцы от сгенерированных. Впервые такие сети были представлены Иэном Гудфеллоу в 2014 году.
==Постановка задачи и метод==
<tex>g_w \leftarrow \mathop{\nabla}_{\theta} { \frac{1}{m} \sum_{t = 1}^m \limits} [log(1-D(G(z_t))] </tex> <font color=green>//Обновляем генератор в сторону убывания его градиента </font>
'''end''' '''for'''
Обновления на основе градиента могут быть сделаны любым стандартным способом, например, в оригинальной статье использовался [[:Cтохастический градиентный спуск|стохастический градиентный спуск]]<sup>[на 1428.1101.18 19 не создан]</sup> с импульсом.
==Улучшение обучения GAN==
333
правки

Навигация