> ML_ALGORITHM // GENERATIVE-ADVERSARIAL-NETWORK-GAN_v1.0
Çekişmeli Üretici Ağlar (GAN)
Fotogerçekçi sentetik veriler üretmek için bir üreteç ile ayırt ediciyi minimax düellosunda karşı karşıya getiren oyun teorisi tabanlı çerçeve.
Adversarial Generative Networksdeep-generativeblack-boxlarge (>100k)
Tüm Algoritmalara DönHesaplama Karmaşıklığı
Eğitim (Training):O(epochs * batch_size * (gen + disc))
Çıkarım (Inference):O(gen_forward)
Donanım Karakteristiği
CPU Uygunluğu:Hayır
GPU Zorunluluğu:Evet
Bellek Ayak İzi:high
Açıklanabilirlik ve Veri
Açıklanabilirlik Düzeyi:black-box
Eğitim Verisi İhtiyacı:large (>100k)
Açıklanabilirlik Değerlendirmesi
Üreteç, oyun teorisi rekabeti yoluyla net ve fotogerçekçi çıktılar sentezler.
Uygun Görevler ve Desteklenen Modaliteler
Uygun Görevler:
image generationimage to image translation
Desteklenen Modaliteler:
image
Uygulayıcı Kütüphaneler
Temel Literatür & Yayınlar
Generative Adversarial Nets (GAN)Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie (2014) · Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS)
Sık Karşılaşılan Hatalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
- Üretecin yalnızca küçük bir örnek alt kümesi ürettiği mod çökmesi (mode collapse)
- Ayırt edici çok hızlı eğitilip üretece baskın çıktığında gradyanların kaybolması