Журнал «Современная Наука»

Глубокое обучение и генеративно-состязательные сети

Магомадов Висхан Салманович (Старший преподаватель, ФГБОУ ВО Чеченский Государственный университет, г. Грозный, Россия)

в этой статье исследуется область искусственного интеллекта, известная как генеративно-состязательные сети, являющихся одной из моделей машинного обучения. Эта область, как и машинное обучение в целом, является очень активной темой исследований, которая имеет потенциал сделать серьезный прорыв в сфере искусственного интеллекта. Данная статья объясняет, из чего состоят генеративно-состязательные сети, и каково их предназначение.

Ключевые слова:генеративно-состязательные сети, искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, дискриминативные модели, состязательные сети, алгоритмы, генератор, дискриминатор

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Магомадов В. С. Глубокое обучение и генеративно-состязательные сети // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2019. -№07. -С. 106-108

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"