एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क
दो प्रतिस्पर्धी तंत्रिका नेटवर्क, एक जनरेटर और एक डिस्क्रिमिनेटर से बनी एक अपर्यवेक्षित शिक्षण आर्किटेक्चर, जो यथार्थवादी सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं।
मिनीमैक्स हानि
GANs का मूल उद्देश्य फलन जहां जनरेटर डिस्क्रिमिनेटर के गलत होने की लॉग-संभावना को कम करता है, जबकि डिस्क्रिमिनेटर सही वर्गीकरण की संभावना को अधिकतम करता है।
लेटेंट स्पेस
कम-आयामी वेक्टर स्पेस जहां जनरेटर डेटा बनाने के लिए यादृच्छिक शोर का नमूना लेता है, जिससे उत्पन्न विशेषताओं पर शब्दार्थ नियंत्रण की अनुमति मिलती है।
स्टाइलGAN
विभिन्न रिज़ॉल्यूशन पर उत्पन्न विशेषताओं के पदानुक्रमित स्टाइल को नियंत्रित करने के लिए एक मैपिंग नेटवर्क और AdaIN मॉड्यूल का उपयोग करने वाली उन्नत GAN आर्किटेक्चर।
जेन्सन-शैनन दूरी
वास्तविक और उत्पन्न डेटा के वितरण के बीच अंतर मापने के लिए मूल GANs में उपयोग की जाने वाली सममित और सीमित डाइवर्जेंस मेट्रिक।
ग्रेडिएंट पेनाल्टी
डिस्क्रिमिनेटर के ग्रेडिएंट्स को बांधने के लिए WGAN हानि फलन में जोड़ा गया नियमितीकरण पद, लिप्सचिट्ज़ ट्रांसफॉर्म की निरंतरता सुनिश्चित करता है।
नैश संतुलन
इष्टतमता बिंदु जहां न तो जनरेटर और न ही डिस्क्रिमिनेटर एकपक्षीय रूप से अपने मापदंडों को संशोधित करके अपने प्रदर्शन को बेहतर बना सकते हैं, जो प्रशिक्षण अभिसरण का संकेत देता है।
एन्कोडर नेटवर्क
BiGAN या ALI प्रकारों में अतिरिक्त घटक जो वास्तविक डेटा को लेटेंट स्पेस में मैप करना सीखता है, जिससे लेटेंट अनुमान और पुनर्निर्माण की अनुमति मिलती है।
चक्रीय संगतता हानि
साइकलGAN में अतिरिक्त हानि फलन जो गैर-जोड़ी डोमेन के बीच अनुवाद के दौरान वापसी चक्रों के माध्यम से सामग्री संरक्षण सुनिश्चित करता है।
स्पेक्ट्रल सामान्यीकरण
डिस्क्रिमिनेटर के भारों के स्पेक्ट्रल नॉर्म को बाध्य करके लिप्सचिट्ज़ ट्रांसफॉर्म को नियंत्रित करके GAN के प्रशिक्षण को स्थिर करने वाली नियमितीकरण तकनीक।
प्रगतिशील वृद्धि
प्रशिक्षण रणनीति जिसमें नेटवर्क कम रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों से शुरू होते हैं और रिज़ॉल्यूशन बढ़ाने के लिए धीरे-धीरे परतें जोड़ते हैं, अभिसरण को स्थिर करता है।
वैरिएशनल ऑटो-एनकोडर
आर्किटेक्चर जो VAE और GAN को जोड़ती है, जहां VAE लेटेंट स्पेस कवरेज सुनिश्चित करता है और GAN उत्पन्न नमूनों की विज़ुअल गुणवत्ता में सुधार करता है।
फ्रेचेट इंसेप्शन दूरी
फ्रेचेट दूरी के माध्यम से वास्तविक और उत्पन्न छवियों के इंसेप्शन फीचर वितरण के बीच समानता मापने वाली मात्रात्मक मूल्यांकन मेट्रिक।