תוכן עניינים:
הגדרה - מה המשמעות של וסרשטיין GAN (WGAN)?
הווסרשטיין GAN (WGAN) הוא אלגוריתם שהוצג במאמר שנכתב על ידי מרטין ארג'ובסקי, סוממית צ'ינטלה ולון בוטו במכון Courant למדעי המתמטיקה. המאמר בוחן שיטות ללמידה ללא פיקוח, ומספק חלק ממפת הדרכים להתמודדות עם רדיפה אחר תוצאות מסוימות בפרויקטים של למידת מכונות.
Techopedia מסביר את ווסרשטיין GAN (WGAN)
אלגוריתם ה- GAN של וסרשטיין הוא וריאציה של רשתות אדפרסיביות גנראריות (GAN). רשתות אדפרסיביות כלליות כוללות יכולות הקשורות להבחנה בין מערכי נתונים ובחירת התוצאות מועילות בסיסית בלימוד מכונות. ה- GAN של וסרשטיין הוא סוג ספציפי של GAN שלדברי הצוות "ממזער קירוב סביר ויעיל למרחקו של Mover Earth", כאשר מרחק ה- EM הוא שיטה לבחון את השונות בין שתי מערכות נתונים רב-ממדיות.
באמצעות סיוע בהתמודדות עם בעיות אימונים מרכזיות של רשתות אדפרסריות generative בכלל, ה- GAN של וסרשטיין יכול להיות שימושי במרדף אחר צמצום ממדיות ויעדים אחרים הקשורים לתוצאות ספציפיות של למידת מכונה.
