Dữ liệu ngẫu nhiên cải tiến (GAN) là một trong những phương pháp tiên tiến trong lĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo. GAN được sử dụng để tạo ra dữ liệu mới từ dữ liệu huấn luyện đã có thông qua việc tạo ra các mô hình sinh và phân biệt tương tác với nhau.
Mô hình sinh trong GAN học cách tạo ra dữ liệu mới, còn mô hình phân biệt học cách phân biệt dữ liệu được tạo ra từ mô hình sinh với dữ liệu thật. Khi hai mô hình này cạnh tranh với nhau, mô hình sinh có thể học cách tạo ra dữ liệu ngẫu nhiên mới mà rất giống với dữ liệu thật, đồng thời mô hình phân biệt cũng được cải tiến để phân biệt dữ liệu giả mạo.
GAN đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như xử lý ảnh, âm nhạc, văn bản và video để tạo ra dữ liệu mới và sáng tạo. Các ứng dụng của GAN cải tiến dữ liệu rất đa dạng và mạnh mẽ, giúp tạo ra những tác phẩm nghệ thuật và giải pháp hiệu quả cho nhiều bài toán thực tế.
Related Posts:
