0372998896   info.tuyensi@gmail.com   www.tuyensi.vn
Tuyển Sỉ
  • Trang chủ
  • Giới thiệu
  • Danh Mục Tuyển Sỉ
    • Quần áo
    • Giày Dép
    • Balo – Túi Xách
    • Phụ Kiện
    • Hàng Tiêu Dùng
    • Công Nghệ
    • Máy Móc – Thiết Bị
  • Balo – Túi Xách
  • Giày Dép
  • Quần áo
  • Blog
  • Liên Hệ Hợp Tác
No Result
View All Result
Tuyển Sỉ
  • Trang chủ
  • Giới thiệu
  • Danh Mục Tuyển Sỉ
    • Quần áo
    • Giày Dép
    • Balo – Túi Xách
    • Phụ Kiện
    • Hàng Tiêu Dùng
    • Công Nghệ
    • Máy Móc – Thiết Bị
  • Balo – Túi Xách
  • Giày Dép
  • Quần áo
  • Blog
  • Liên Hệ Hợp Tác
No Result
View All Result
No Result
View All Result
Home Công Nghệ

Định nghĩa mạng GAN một cách chính xác nhất

ATPHoldings by ATPHoldings
08/11/2020
in Công Nghệ
0
Định nghĩa mạng GAN một cách chính xác nhất

Mạng sáng tạo đối nghịch (Generative Adversarial Network) với tên ngắn phổ biến GAN là một lớp các mô hình sinh mẫu sử dụng các kiến trúc học sâu. Cùng mình tìm hiểu về định nghĩa mạng GAN qua bài viết của mình nhé.

Nội Dung Bài Viết

  • Định nghĩa mạng GAN là gì?
    • Một cách tiếp cận thông minh
  • Học có giám sát và không giám sát
    • Định nghĩa mạng GAN một biến thể khác là:
  • GAN là gì?
  • Tại sao phải sử dụng GAN
    • Dưới đây là một số ứng dụng của GAN được Goodfellow chỉ ra:

Định nghĩa mạng GAN là gì?

Định nghĩa mạng GAN cho người mới
Định nghĩa mạng GAN là gì?

Một cách tiếp cận thông minh

Để huấn luyện mô hình sinh bằng cách nhìn nhận bài toán sinh như một bài toán học có giám sát với hai thành phần: mô hình sinh được huấn luyện để sáng tạo ví dụ mới, và một mô hình đánh giá để phân biệt các ví dụ là một thực thể thật hay một thực thể giả (được sáng tạo ra). Hai mô hình được huấn luyện song song, đối nghịch, cho đến khi mô hình phân biệt bị đánh lừa trên hơn 50% số mẫu, tức là mô hình sinh thành công trong việc tạo ra dữ liêu giả chất lượng cao.

>>>Xem thêm :Khái niệm về công nghệ điều bạn cần nên biết

Học có giám sát và không giám sát

GAN Lab: Tạo mạng đối thủ trong trình duyệt của bạn!
Học có giám sát và không giám sát

Bài toán học máy điển hình thường liên quan đến việc sử dụng một mô hình để đưa ra dự đoán. Do đó thành phần không thể thiếu là tập dữ liệu huấn luyện, bao gồm nhiều ví dụ, với biến đầu vào (X) và kết quả đầu ra (y). Hiểu đơn giản nhất, một mô hình được huấn luyện bằng cách dựa vào các biến đầu vào, dự đoán kết quả đầu ra và được sửa lại với mỗi lần đoán sai. Sau nhiều lần huấn luyện, khả năng dự đoán của mô hình dần khớp với dữ liệu huấn luyện. Phương pháp này gọi là học có giám sát.

Định nghĩa mạng GAN một biến thể khác là:

Học không giám sát (còn được gọi là học mô tả), trong các bài toán này, dữ liệu chỉ có các biến đầu vào mà không có kết quả đầu ra. Mô hình được xây dựng bằng cách trích xuất và tổng hợp các mẫu tồn tại trong dữ liệu. Do đó không có mô hình chính xác vì mô hình trong các bài toán này không có chức năng dự đoán. Cùng với các bài toán khác như phân cụm, GAN thuộc lớp các bài toán học không giám sát.

GAN là gì?

Định nghĩa mạng GAN nột cách tổng quát, GAN là lớp các mô hình sinh mà kiến trúc của nó sử dụng mạng nơ ron nhân tạo. Kiến trúc GAN đầu tiên được mô tả trong bài báo khóa học năm 2014 do nhóm của Ian Goodfellow giới thiệu có tên “Generative Adversarial Networks.”

Kiến trúc của GAN bao gồm hai thành phần nhỏ là một mô hình sinh để sinh ra ví dụ mới và một mô hình phân biệt để xác định các thực thể là giả (được tạo ra bởi mô hình sinh) hay là một thự thể thật.

Sau khi được huấn luyện, các điểm trong không gian véc tơ đa chiều này sẽ phù hợp với các điểm từ dữ liệu thật với phân bố dữ liệu tự nhiên.

>>>Xem thêm Công nghệ mới 4.0 được áp dụng nhiều nhất hiện nay

Tại sao phải sử dụng GAN

Một trong những kỹ thuật quan trọng trong học sâu là Data augmentation. Kỹ thuật này giúp tăng hiệu quả mô hình cũng như góp phần giảm nhiễu và overfitting.

Bài 1: Mạng GAN - mang đem lại sự sáng tạo cho trí tuệ nhân tạo!
Tại sao phải sử dụng GAN

Mô hình sinh cung cấp một giải pháp thay thế cho data augmentation, đặc biệt hơn, ta có thể đặt hàng chính xác những dữ liệu tăng cường này với những điều kiện cho trước.

Bên cạnh đó, GAN có thể giúp mô hình hóa các dữ liệu trong chiều không gian lớn, giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu và hỗ trợ con người trong các công việc sáng tạo.

Dưới đây là một số ứng dụng của GAN được Goodfellow chỉ ra:

  • Cải thiện chất lượng ảnh. GAN có thể sinh ra phiên bản có độ phân giải cao hơn ảnh gốc.
  • Sáng tạo nghệ thuật. GAN có khả năng vẽ tranh, viết kịch và sinh ảnh nghệ thuật.
  • Thay đổi nội dung ảnh. Thay đổi nội dung bức ảnh như thay đổi từ ban ngày thành ban đêm, mùa hè thành mùa xuân v..v..

Có lẽ lý do thuyết phục nhất lý giải cho sự phổ biến của GAN là thành công của các mô hình này. GAN có thể sinh ra những bức ảnh thật đến nỗi con người cũng khó có thể nhận ra chúng là ảnh giả.

Bài viết trên đã cho các bạn biết về Định nghĩa mạng GAN. Cảm ơn các bạn đã xem qua bài viết của mình nhé.
>>>Xem thêm :Khái niệm Machine learning và những điều bạn nên biết
Tags: Autoencoder là gìDeep Learning GANGAN Generative Adversarial NetworksMạng diện rộng la gìMạng Internet la gìMạng nội bộ là gìMạng toàn cầu là gìNttuan8
Previous Post

Khái niệm mạng diện rộng cho người mới cần nên biết

Next Post

Ip WAN là gì? Những điều bạn cần nên biết

Next Post
Ip WAN là gì? Những điều bạn cần nên biết

Ip WAN là gì? Những điều bạn cần nên biết

Discussion about this post

Bài Viết Mới

Túi vải không dệt phuocthinhcorp

Túi vải không dệt Phước Thịnh Corp

15/06/2022
Tầm quan trọng của mũ bảo hộ lao động – Namtrung Safety

Tầm quan trọng của mũ bảo hộ lao động – Namtrung Safety

06/06/2022
Khí sf6 có tác dụng gì? Giá bình khí heli là bao nhiêu?

Khí sf6 có tác dụng gì? Giá bình khí heli là bao nhiêu?

24/05/2022
Tạp Hóa Bé Na – Địa chỉ cung cấp đặc sản miền Nam uy tín

Tạp Hóa Bé Na – Địa chỉ cung cấp đặc sản miền Nam uy tín

24/05/2022
Bình chứa khí nén là gì? Vai trò bình tích khí trong hệ thống khí nén

Bình chứa khí nén là gì? Vai trò bình tích khí trong hệ thống khí nén

21/05/2022
Có nên sử dụng keo dán gỗ hay không? 

Có nên sử dụng keo dán gỗ hay không? 

25/04/2022
4 CÁCH SĂN MÃ KHUYẾN MÃI, COUPON SHOPEE MỚI NHẤT

4 CÁCH SĂN MÃ KHUYẾN MÃI, COUPON SHOPEE MỚI NHẤT

22/04/2022
Các trường hợp điều chỉnh giá hợp đồng xây dựng

Các trường hợp điều chỉnh giá hợp đồng xây dựng

22/04/2022
Top 5 địa chỉ bán bột làm kem tại nhà uy tín, chất lượng

Bột kem tươi là gì? Mua bột làm kem tươi ở đâu uy tín

21/04/2022
Mẫu Kịch bản MC chương trình lễ khởi công xây dựng

Mẫu Kịch bản MC chương trình lễ khởi công xây dựng

21/04/2022
Industrial Office Design là gì? Phong cách thiết kế công nghiệp hiện đại

Industrial Office Design là gì? Phong cách thiết kế công nghiệp hiện đại

15/04/2022
Top 5 địa chỉ bán bột làm kem tại nhà uy tín, chất lượng

Top 5 địa chỉ bán bột làm kem tại nhà uy tín, chất lượng

15/04/2022

Tuyển sỉ là website chuyên tổng hợp các nguồn hàng giá sỉ tốt nhất tại Việt Nam. Chúng tôi mang đến các mặt hàng sỉ chất lượng bao gồm: Quần áo, Giày dép, Balo – túi xách, Phụ kiện thời trang,…

THÔNG TIN LIÊN HỆ
  • 130 đường số 2, KĐT Vạn Phúc, Phường Hiệp Bình Phước, Thủ Đức, TP.HCM
  • 0372998896
  • info.tuyensi@gmail.com
  • Giờ làm việc: 8h - 17h30 ngày trong tuần
  • www.tuyensi.vn
  • www.facebook.com/tuyensi.vn
DANH MỤC TUYỂN SỈ
  • QUẦN ÁO
  • BALO - TÚI XÁCH
  • HÀNG TIÊU DÙNG
  • PHỤ KIỆN THỜI TRANG
  • CÔNG NGHỆ
  • KEO DÁN GỖ
No Result
View All Result
  • Trang chủ
  • Giới thiệu
  • Danh Mục Tuyển Sỉ
    • Quần áo
    • Giày Dép
    • Balo – Túi Xách
    • Phụ Kiện
    • Hàng Tiêu Dùng
    • Công Nghệ
    • Máy Móc – Thiết Bị
  • Balo – Túi Xách
  • Giày Dép
  • Quần áo
  • Blog
  • Liên Hệ Hợp Tác