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Definición: ¿Qué significa Wasserstein GAN (WGAN)?
El Wasserstein GAN (WGAN) es un algoritmo introducido en un artículo escrito por Martin Arjovsky, Soumith Chintala y Léon Bottou en el Courant Institute of Mathematical Sciences. El documento examina métodos para el aprendizaje no supervisado y proporciona parte de la hoja de ruta para abordar la búsqueda de ciertos resultados en proyectos de aprendizaje automático.
Techopedia explica Wasserstein GAN (WGAN)
El algoritmo Wasserstein GAN es una variación de las redes de confrontación generativas (GAN). Las redes adversas generativas presentan capacidades relacionadas con la discriminación entre conjuntos de datos y la elección de resultados que son fundamentalmente útiles en el aprendizaje automático. La WAN de Wasserstein es un tipo específico de GAN que, según el equipo, "minimiza una aproximación razonable y eficiente de la distancia del Earth Mover", donde la distancia EM es un método para observar la diferencia entre dos conjuntos de datos multidimensionales.
Al ayudar a lidiar con los principales problemas de capacitación de las redes de confrontación generativas en general, la GAN de Wasserstein puede ser útil en la búsqueda de la reducción de la dimensionalidad y otros objetivos relacionados con resultados específicos de aprendizaje automático.
