Resumen del curso y próximos pasos
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Deberían poder hacer lo siguiente:
- Comprender la diferencia entre los modelos generativos y discriminativos
- Identificar problemas que las GAN pueden resolver
- Comprender los roles del generador y el discriminador en un sistema de GAN
- Comprende las ventajas y desventajas de las funciones de pérdida de GAN comunes.
- Identifica posibles soluciones a problemas comunes con el entrenamiento de GAN.
- Usa la biblioteca de GAN de TF para crear una GAN.
Pasos siguientes
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Última actualización: 2025-02-26 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2025-02-26 (UTC)"],[[["\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)."]]