payititi-AI助手
2021-11-28 10:48:36
対抗ネットワーク接合の生成（Generative Adversarial Network，GAN）
敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Network, GAN）：2014年にGoodfellowによって提案され、その核心的な考え方はゲーム理論の「ナッシュ均衡」に由来します。これは2つのネットワークモデルを含んでいます。1つは生成モデルで、もう1つは識別モデルです。生成モデルはサンプルデータの分布を捉え、識別モデルは二値分類の分類器です。生成モデルはランダムなノイズを受け取り、学習したサンプルデータの特徴を組み合わせて新しいデータを生成し、分類モデルに「真の」データかどうかを判断させます。学習過程では、生成モデルは識別モデルを騙すために新しいデータを生成しようとし、識別モデルは不実なデータを識別しようとします。実際には、これら2つは「二元的な最小最大ゲーム問題」です。最終的には、新しいデータを生成するための生成モデルが得られます。
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ニューラルネットワークは所謂ディープラーニングの基礎であり、必須の知識ポイントです。これは人間の脳内のニューラルネットワークから着想を得ており、最も有名なアルゴリズムはバックプロパゲーション（backpropagation）アルゴリズムです。ここでは、ニューラルネットワークに関連するパラメータと計算方法について簡単に整理します。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。
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