कोर्स की खास जानकारी और अगले चरण
अब आपको ये काम करने की अनुमति मिलनी चाहिए:
- जनरेटिव और भेदभाव करने वाले मॉडल के बीच का अंतर समझें.
- उन समस्याओं की पहचान करें जिन्हें GAN हल कर सकते हैं.
- GAN सिस्टम में जनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर की भूमिकाओं को समझें.
- GAN के सामान्य लॉस फ़ंक्शन के फ़ायदों और नुकसान के बारे में जानें.
- GAN प्रशिक्षण की सामान्य समस्याओं के संभावित समाधानों का पता लगाएं.
- GAN बनाने के लिए, TF GAN लाइब्रेरी का इस्तेमाल करें.
आगे क्या करना है
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2024-08-13 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2024-08-13 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["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."]]],[]]
