কোর্সের সারাংশ এবং পরবর্তী ধাপ
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
আপনার এখন সক্ষম হওয়া উচিত:
- জেনারেটিভ এবং ডিসক্রিমিনেটিভ মডেলের মধ্যে পার্থক্য বুঝুন।
- GAN যে সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে তা চিহ্নিত করুন।
- একটি GAN সিস্টেমে জেনারেটর এবং বৈষম্যকারীর ভূমিকা বুঝুন।
- সাধারণ GAN লস ফাংশনগুলির সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি বুঝুন।
- GAN প্রশিক্ষণের সাথে সাধারণ সমস্যার সম্ভাব্য সমাধানগুলি চিহ্নিত করুন।
- একটি GAN তৈরি করতে TF GAN লাইব্রেরি ব্যবহার করুন।
পরবর্তী কি
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-02-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-02-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eThis webpage focuses on providing an understanding of Generative Adversarial Networks (GANs), including their applications, architecture, and training challenges.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eReaders will learn to differentiate between generative and discriminative models, identify problems suited for GANs, and grasp the functions of the generator and discriminator components.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe content covers various GAN loss functions with their pros and cons, along with strategies to address typical GAN training issues.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePractical application is emphasized by guiding readers to use the TensorFlow GAN library for GAN creation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFurther exploration is encouraged through links to more TensorFlow GAN examples for continued learning and experimentation.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Course Summary and Next Steps\n\n\u003cbr /\u003e\n\nYou should now be able to:\n\n- Understand the difference between generative and discriminative models.\n- Identify problems that GANs can solve.\n- Understand the roles of the generator and discriminator in a GAN system.\n- Understand the advantages and disadvantages of common GAN loss functions.\n- Identify possible solutions to common problems with GAN training.\n- Use the TF GAN library to make a GAN.\n\nWhat's Next\n-----------\n\n- Browse [more TF-GAN\n examples](https://github.com/tensorflow/gan/tree/master/tensorflow_gan/examples)."]]
