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En intelligence artificielle, les  (en anglais ''generative adversarial networks'' ou GANs) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non-supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par Goodfellow et al. 2014. Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme.
En intelligence artificielle, les  (en anglais ''generative adversarial networks'' ou GANs) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non-supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par Goodfellow et al. 2014. Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme.


Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux1. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex. une image), tandis que son adversaire, le discriminateur essaie de détecter si un échantillon est réel ou bien s'il est le résultat du générateur. L'apprentissage peut être modélisé comme un jeu à somme nulle
Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex. une image), tandis que son adversaire, le discriminateur essaie de détecter si un échantillon est réel ou bien s'il est le résultat du générateur. L'apprentissage peut être modélisé comme un jeu à somme nulle.
   
   


==Français==
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'''Réseaux antagonistes génératifs'''
'''réseaux adverses génératifs'''  <small>loc. nominale. masc.</small>
 
'''réseaux antagonistes génératifs''' <small>loc. nominale. masc.</small>


==Anglais==
==Anglais==

Version du 20 avril 2019 à 17:27

Domaine

Vocabulary
Claude

Définition

En intelligence artificielle, les (en anglais generative adversarial networks ou GANs) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non-supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par Goodfellow et al. 2014. Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme.

Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex. une image), tandis que son adversaire, le discriminateur essaie de détecter si un échantillon est réel ou bien s'il est le résultat du générateur. L'apprentissage peut être modélisé comme un jeu à somme nulle.


Français >>>>>>>>>>>redirection

réseaux adverses génératifs loc. nominale. masc.

réseaux antagonistes génératifs loc. nominale. masc.

Anglais

Generative adversarial network



Source : Wikipedia IA