परिचय

जनरेटिव ऐडवेंचरल नेटवर्क (GAN), मशीन लर्निंग में हाल ही में किए गए एक नए प्रयोग हैं. जीएएन जेनरेशनल मॉडल होते हैं: वे नए डेटा इंस्टेंस बनाते हैं जो आपके ट्रेनिंग डेटा से मेल खाते हैं. उदाहरण के लिए, GAN ऐसी इमेज बना सकता है जो किसी व्यक्ति के चेहरे की फ़ोटो जैसी दिखती हों, भले ही ये चेहरे किसी असली व्यक्ति की न हों. ये इमेज GAN से बनाई गई थीं:

जनरेट करने वाले विज्ञापन नेटवर्क की मदद से बनाए गए चार फ़ोटोग्राफ़िक चेहरों की इमेज.

पहली इमेज: NVIDIA से बनाए गए जीएएन की इमेज.

GAN, जनरेटर का इस्तेमाल करके, इस लेवल की वास्तविकता हासिल करता है. यह जनरेटर, टारगेट डिस्ट्रिब्यूट करने के बारे में जानकारी देने वाला होता है. साथ ही, इसके लिए यह पक्का किया जाता है कि जनरेटर का इस्तेमाल करके, असली डेटा और अंतर को अलग-अलग किया जाए. जनरेटर, भेदभाव करने वाले लोगों को बेवकूफ़ बनाने की कोशिश करता है और विरोध करने वाला व्यक्ति आपको बेवकूफ़ बनाने की कोशिश करता है.

इस कोर्स में, GAN से जुड़ी बुनियादी बातें बताई गई हैं. साथ ही, जीएएन बनाने के लिए टीएफ़-जीएएन लाइब्रेरी का इस्तेमाल करने का तरीका भी बताया गया है.

ज़रूरी शर्तें

इस कोर्स में यह माना जाता है कि आपके पास ये चीज़ें हैं:

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जनरेटर मॉडल