İçindekiler:
Tanım - Wasserstein GAN (WGAN) ne anlama geliyor?
Wasserstein GAN (WGAN), Courant Matematik Bilimleri Enstitüsü'nde Martin Arjovsky, Soumith Chintala ve Léon Bottou tarafından yazılan bir makalede sunulan bir algoritmadır. Bu makale denetimsiz öğrenme yöntemlerini inceler ve makine öğrenimi projelerinde belirli sonuçların peşine düşmek için yol haritasının bir parçasını sunar.
Techopedia, Wasserstein GAN'ı (WGAN) açıklıyor
Wasserstein GAN algoritması, üretken çekişmeli ağların (GAN'lar) bir varyasyonudur. Üretken çekişmeli ağlar, veri kümeleri arasında ayrım yapma ve sonuçları seçme ile ilgili yetenekleri, makine öğreniminde temel olarak yararlıdır. Wasserstein GAN, ekibe göre, EM mesafesinin iki çok boyutlu veri seti arasındaki farklılığa bakmak için bir yöntem olduğu “Dünya Taşımacısının mesafesinin makul ve verimli bir şekilde en aza indirilmesini sağlayan” özel bir GAN türüdür.
Wasserstein GAN, genel olarak üretken çekişmeli ağların önemli eğitim sorunlarıyla başa çıkmaya yardımcı olarak, boyutsal azaltma ve belirli makine öğrenimi çıktıları ile ilgili diğer hedeflerin peşinde koşmada yararlı olabilir.
