शुरुआती जानकारी

जनरेटिव अडवर्सरी नेटवर्क (जीएएन), मशीन लर्निंग में हाल ही में हुआ एक बेहतरीन इनोवेशन है. जीएएन, जनरेटिव मॉडल होते हैं: ये आपके ट्रेनिंग डेटा से मिलते-जुलते नए डेटा इंस्टेंस बनाते हैं. उदाहरण के लिए, जीएएन ऐसी इमेज बना सकते हैं जो किसी व्यक्ति के चेहरे की फ़ोटो जैसी दिखती हैं. हालांकि, ये चेहरे किसी असली व्यक्ति के नहीं होते. ये इमेज, जीएएन (GAN) ने बनाई हैं:

जनरेटिव अडवर्सरी नेटवर्क की मदद से बनाई गई, असल जैसी दिखने वाली चार चेहरों की इमेज.

पहली इमेज: NVIDIA के बनाए गए जीएएन से जनरेट की गई इमेज.

जीएएन, जनरेटर के साथ जोड़कर इस लेवल की रीएलिज्म हासिल करते हैं. जनरेटर, टारगेट आउटपुट तैयार करने की कला सीखता है. वहीं, डिस्करिमिनेटर, जनरेटर के आउटपुट से असल डेटा की पहचान करने की कला सीखता है. जनरेटर, डिस्करिमिनेटर को गुमराह करने की कोशिश करता है और डिस्करिमिनेटर, गुमराह होने से बचने की कोशिश करता है.

इस कोर्स में, जीएएन के बारे में बुनियादी जानकारी दी गई है. साथ ही, जीएएन बनाने के लिए, TF-GAN लाइब्रेरी का इस्तेमाल करने का तरीका भी बताया गया है.

ज़रूरी शर्तें

इस कोर्स में यह माना गया है कि आपके पास:

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जनरेटर मॉडल