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M11333006 | 對抗式生成模型（GAN）是一種由生成器和判別器組成的模型，兩者互相對抗學習，生成器生成數據試圖欺騙判別器，而判別器學習辨別真實與生成數據，最終使生成器產生出逼真的數據。 | 2024-11-07 |
B11033056 | 對抗式生成模型（GAN）是一種包含生成器和判別器的深度學習模型。生成器負責生成假數據，試圖欺騙判別器，而判別器則用來區分真實數據和假數據。兩者相互對抗，促使生成器不斷提升生成數據的質量。最終，當生成的假數據無法被判別器區分時，模型達到平衡。 | 2024-11-03 |
M11333001 | 對抗式生成模型（GAN）是一種包含生成器和判別器的深度學習模型。生成器負責生成假數據，試圖欺騙判別器，而判別器則用來區分真實數據和假數據。兩者相互對抗，促使生成器不斷提升生成數據的質量。最終，當生成的假數據無法被判別器區分時，模型達到平衡。 | 2024-11-01 |
M11333003 | 對抗式生成模型（GAN）是一種包含生成器和判別器的深度學習模型。生成器負責生成假數據，試圖欺騙判別器，而判別器則用來區分真實數據和假數據。兩者相互對抗，促使生成器不斷提升生成數據的質量。最終，當生成的假數據無法被判別器區分時，模型達到平衡。 | 2024-10-30 |
B11033101 | 對抗式生成模型（GAN）是一種包含生成器和判別器的深度學習模型。生成器負責生成假數據，試圖欺騙判別器，而判別器則用來區分真實數據和假數據。兩者相互對抗，促使生成器不斷提升生成數據的質量。最終，當生成的假數據無法被判別器區分時，模型達到平衡。 | 2024-10-30 |
M11333012 | 對抗式生成模型（Generative Adversarial Networks, GAN）是一種深度學習模型，由兩個神經網絡組成——生成器（Generator）和鑑別器（Discriminator）。這兩個網絡透過相互對抗的方式進行訓練： 1. 生成器：生成器負責從隨機噪聲中生成假樣本，嘗試模仿真實資料的特徵，使生成的樣本看起來盡量逼真。 2. 鑑別器：鑑別器的目標是區分真實樣本和生成器產生的假樣本，嘗試判斷輸入是來自真實數據還是生成數據。 在訓練過程中，生成器和鑑別器互相對抗——生成器努力生成更逼真的樣本來騙過鑑別器，而鑑別器則不斷提升識別假樣本的能力。最終，當這兩者達到平衡時，生成器生成的樣本就會非常接近真實數據。GAN廣泛應用於影像生成、圖像修復、風格轉換等領域。 | 2024-10-30 |