কোর্সের সারাংশ এবং পরবর্তী ধাপ
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।
2025-01-13 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-01-13 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["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."]]],[]]
