Definição – O que significa Wasserstein GAN (WGAN)?
O Wasserstein GAN (WGAN) é um algoritmo apresentado em um artigo escrito por Martin Arjovsky, Soumith Chintala e Léon Bottou no Courant Institute of Mathematical Sciences. O artigo examina métodos de aprendizagem não supervisionada e fornece parte do roteiro para lidar com a busca de certos resultados em projetos de aprendizagem de máquina.
Definirtec explica Wasserstein GAN (WGAN)
O algoritmo Wasserstein GAN é uma variação das redes adversárias gerativas (GANs). As redes adversárias geradoras apresentam recursos relacionados à discriminação entre conjuntos de dados e à escolha de resultados são fundamentalmente úteis no aprendizado de máquina. O Wasserstein GAN é um tipo específico de GAN que, de acordo com a equipe, “minimiza uma aproximação razoável e eficiente da distância do Earth Mover”, onde a distância EM é um método para observar a dissimilaridade entre dois conjuntos de dados multidimensionais.
Ao ajudar a lidar com os principais problemas de treinamento de redes adversárias geradoras em geral, o Wasserstein GAN pode ser útil na busca da redução de dimensionalidade e outros objetivos relacionados a resultados específicos de aprendizado de máquina.