¿Qué significa la red GAN?
Modelo de marca: Huawei MateBook D15
Sistema: Windows 11
La red GAN es un método de aprendizaje automático. son uno de los métodos más prometedores de aprendizaje no supervisado en distribuciones complejas en los últimos años. El modelo produce resultados bastante buenos a través del aprendizaje mutuo del juego entre (al menos) dos módulos del marco: el modelo generativo y el modelo discriminativo.
En la teoría GAN original, no es necesario que G y D sean redes neuronales, solo deben ser funciones que puedan ajustarse a la generación y discriminación correspondientes. Sin embargo, en la práctica, las redes neuronales profundas se utilizan generalmente como G y D. Una aplicación GAN excelente requiere un buen método de entrenamiento; de lo contrario, el resultado puede ser insatisfactorio debido a la libertad del modelo de red neuronal.
Los modelos de aprendizaje automático se pueden dividir a grandes rasgos en dos categorías: modelos generativos y modelos discriminativos. El modelo discriminante requiere que un determinado modelo prediga las variables de entrada. El modelo generativo genera aleatoriamente datos de observación dada alguna información implícita. Para dar un ejemplo simple: el modelo discriminante, dada una imagen, determina si el animal en la imagen es un gato o un perro. El modelo generativo, dada una serie de imágenes de gatos, genera un nuevo gato (no en el conjunto de datos)
Para el modelo discriminativo, la función de pérdida es fácil de definir porque el objetivo de salida es relativamente simple. Pero para los modelos generativos, la definición de la función de pérdida no es tan fácil. Nuestras expectativas sobre los resultados generados son a menudo un paradigma ambiguo que es difícil de definir matemáticamente. Por lo tanto, también podríamos pasar la parte de retroalimentación del modelo generativo al modelo discriminativo. Es por eso que Goodfellow combina estrechamente los dos tipos principales de modelos en aprendizaje automático, generativo y discriminativo.