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Définition - Que signifie Wasserstein GAN (WGAN)?
Le Wasserstein GAN (WGAN) est un algorithme introduit dans un article rédigé par Martin Arjovsky, Soumith Chintala et Léon Bottou au Courant Institute of Mathematical Sciences. Le document examine les méthodes d'apprentissage non supervisé et fournit une partie de la feuille de route pour faire face à la poursuite de certains résultats dans les projets d'apprentissage automatique.
Techopedia explique Wasserstein GAN (WGAN)
L'algorithme Gass de Wasserstein est une variation des réseaux contradictoires génératifs (GAN). Les réseaux contradictoires génératifs présentent des capacités liées à la discrimination entre les ensembles de données et au choix des résultats qui sont fondamentalement utiles dans l'apprentissage automatique. Le Wasserstein GAN est un type spécifique de GAN qui, selon l'équipe, «minimise une approximation raisonnable et efficace de la distance du Earth Mover», où la distance EM est une méthode pour examiner la dissimilarité entre deux ensembles de données multidimensionnelles.
En aidant à faire face aux principaux problèmes de formation des réseaux antagonistes génératifs, le Wasserstein GAN peut être utile dans la poursuite de la réduction de la dimensionnalité et d'autres objectifs liés à des résultats d'apprentissage automatique spécifiques.
