敵対的生成ネットワーク
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/09/14 00:21 UTC 版)
敵対的生成ネットワーク （てきたいてきせいせいネットワーク、英: Generative adversarial networks、略称: GANs）は、2014年にイアン・グッドフェローらによって発表された教師なし学習で使用される人工知能アルゴリズムの一種であり、ゼロサムゲームフレームワークで互いに競合する2つのニューラルネットワークのシステムによって実装される[1]。
[続きの解説]
「敵対的生成ネットワーク」の続きの解説一覧
- 1 敵対的生成ネットワークとは
- 2 敵対的生成ネットワークの概要
敵対的生成ネットワーク
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/23 09:35 UTC 版)
「ニューラルネットワーク」の記事における「敵対的生成ネットワーク」の解説
敵対的生成ネットワーク (Generative Adversarial Network, GAN) とは、ガウシアン等の確率分布から得られたノイズをネットワークA (Generator) がデータへ変換し、ネットワークBが母集団からサンプリングされたデータとネットワークＡの出力を見分けるように学習するモデルである。DCGANやStyleGAN、BigGANがその例である。
※この「敵対的生成ネットワーク」の解説は、「ニューラルネットワーク」の解説の一部です。
「敵対的生成ネットワーク」を含む「ニューラルネットワーク」の記事については、「ニューラルネットワーク」の概要を参照ください。
ウィキペディア小見出し辞書の「敵対的生成ネットワーク」の項目はプログラムで機械的に意味や本文を生成しているため、不適切な項目が含まれていることもあります。ご了承くださいませ。 お問い合わせ。
- 敵対的生成ネットワークのページへのリンク
