Расскажите, что вы знаете про генеративно-состязательные сети (GAN)?
Так называют большой класс генеративных моделей, главная особенность которых — обучение одновременно с другой сетью, которая старается отличить сгенерированные объекты от настоящих.
👮♂️ Для объяснения принципа работы GAN нередко приводят аналогию с фальшивомонетчиком и полицейским. Так, задача фальшивомонетчика — научиться создавать купюры, которые полицейский не сможет отличить от реальных. Задача полицейского тем временем — научиться отличать купюры фальшивомонетчика от настоящих.
GAN состоят из двух частей: генератора (фальшивомонетчик) и дискриминатора (полицейский). Генератор учится создавать данные, похожие на те, что находятся в обучающем датасете. Дискриминатор выполняет функцию классификатора, пытаясь отличить настоящие данные от тех, что были сгенерированы генеративной сетью. То есть каждому реальному сэмплу и фейковому ставится в соответствие вероятность, которая оценивает степень принадлежности к реальным данным.
Расскажите, что вы знаете про генеративно-состязательные сети (GAN)?
Так называют большой класс генеративных моделей, главная особенность которых — обучение одновременно с другой сетью, которая старается отличить сгенерированные объекты от настоящих.
👮♂️ Для объяснения принципа работы GAN нередко приводят аналогию с фальшивомонетчиком и полицейским. Так, задача фальшивомонетчика — научиться создавать купюры, которые полицейский не сможет отличить от реальных. Задача полицейского тем временем — научиться отличать купюры фальшивомонетчика от настоящих.
GAN состоят из двух частей: генератора (фальшивомонетчик) и дискриминатора (полицейский). Генератор учится создавать данные, похожие на те, что находятся в обучающем датасете. Дискриминатор выполняет функцию классификатора, пытаясь отличить настоящие данные от тех, что были сгенерированы генеративной сетью. То есть каждому реальному сэмплу и фейковому ставится в соответствие вероятность, которая оценивает степень принадлежности к реальным данным.
#глубокое_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.
Telegram hopes to raise $1bn with a convertible bond private placement
The super secure UAE-based Telegram messenger service, developed by Russian-born software icon Pavel Durov, is looking to raise $1bn through a bond placement to a limited number of investors from Russia, Europe, Asia and the Middle East, the Kommersant daily reported citing unnamed sources on February 18, 2021.The issue reportedly comprises exchange bonds that could be converted into equity in the messaging service that is currently 100% owned by Durov and his brother Nikolai.Kommersant reports that the price of the conversion would be at a 10% discount to a potential IPO should it happen within five years.The minimum bond placement is said to be set at $50mn, but could be lowered to $10mn. Five-year bonds could carry an annual coupon of 7-8%.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from sg
