סיכום הקורס והשלבים הבאים
כעת אתה אמור להיות מסוגל:
- הסבר על ההבדל בין מודלים גנרטיביים לבין מודלים דיסקרימינטיביים.
- זיהוי בעיות ש-GAN יכול לפתור.
- הסבר על התפקידים של הגנרטור והמייחד במערכת GAN.
- הסבר על היתרונות והחסרונות של פונקציות אובדן נפוצות של GAN.
- זיהוי פתרונות אפשריים לבעיות נפוצות בהדרכה של GAN.
- שימוש בספריית TF GAN ליצירת GAN.
המאמרים הבאים
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-01-13 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-01-13 (שעון UTC)."],[[["This webpage focuses on providing an understanding of Generative Adversarial Networks (GANs), including their applications, architecture, and training challenges."],["Readers will learn to differentiate between generative and discriminative models, identify problems suited for GANs, and grasp the functions of the generator and discriminator components."],["The content covers various GAN loss functions with their pros and cons, along with strategies to address typical GAN training issues."],["Practical application is emphasized by guiding readers to use the TensorFlow GAN library for GAN creation."],["Further exploration is encouraged through links to more TensorFlow GAN examples for continued learning and experimentation."]]],[]]