Kurs Özeti ve Sonraki Adımlar
Artık şunları yapabileceksiniz:
- Üretken ve ayrımcılık modelleri arasındaki farkı anlayın.
- GAN'ların çözebileceği sorunları belirleme.
- GAN sisteminde oluşturucu ve diskiminatörün rollerini anlama.
- Yaygın GAN kayıp işlevlerinin avantajlarını ve dezavantajlarını öğrenin.
- GAN eğitimiyle ilgili yaygın sorunların olası çözümlerini belirleme.
- GAN oluşturmak için TF GAN kitaplığını kullanma.
Sonraki Adımlar
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2024-08-13 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2024-08-13 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."]]],[]]
