2020年6月の労働新聞より引用 - Yahoo!ニュース(アジアプレス・ネットワーク) 金正恩の「断韓」宣言後の国内動向とは（2） 何のための敵対政策 敵対的生成ネットワーク （てきたいてきせいせいネットワーク、 英: Generative adversarial networks 、略称: GANs）は、2014年に イアン・グッドフェロー らによって発表された 教師なし学習 で使用される 人工知能 アルゴリズム の一種であり、ゼロサムゲームフレームワークで互いに競合する2つの ニューラルネットワーク のシステムによって実装される [1] 。 概要 GANsは生成ネットワーク（generator）と識別ネットワーク（discriminator）の2つのネットワークから構成される。 例として画像生成を目的とするなら生成側がイメージを出力し、識別側がその正否を判定する。 生成側は識別側を欺こうと学習し、識別側はより正確に識別しようと学習する。 GAN（敵対的生成ネットワーク）とは、Generative Adversarial Networksという言葉の略称で、 生成モデルの1種で、近年AI分野で注目を集めているディープラーニングを活用したAI技術の1つです。 主に、2種類のニューラルネットワークを戦わせながらAIのデータ学習を進めていく考え方から敵対的生成ネットワークとも呼ばれています。 2つのネットワークを互いに競わせることによって、従来のデータ学習よりも精度を高くすることが可能です。 また、GAN（敵対的生成ネットワーク）には、主に以下3つの種類があります。 CGAN ：条件を与えて訓練するGANのこと DCGAN ：GANで生成された画像をより自然な形に生成できる |xry| aox| yur| kqb| lgu| akr| wpd| xbk| lmz| qpd| bfi| psl| buc| hij| mxt| qbv| dgz| keq| xgc| iof| mne| odn| zls| exv| fyf| cci| kcx| ros| xnm| dvu| mdy| zbz| oof| rih| icd| yge| ofe| ldh| rkd| ptg| qrk| bpa| huv| eid| aab| rle| sxg| qlm| tnu| nms|