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परिभाषा - Wasserstein GAN (WGAN) का क्या अर्थ है?
Wasserstein GAN (WGAN) एक एल्गोरिथ्म है, जिसे कोर्ट ऑफ इंस्टीट्यूट ऑफ मैथमेटिकल साइंसेज में मार्टिन अरजोवस्की, सौमिथ चिंटला और लीन बोटौ द्वारा लिखे गए एक पेपर में पेश किया गया है। पेपर अनसर्वलाइज़्ड लर्निंग के तरीकों की जाँच करता है, और मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स में कुछ परिणामों की खोज से निपटने के लिए रोडमैप का हिस्सा प्रदान करता है।
टेकोपेडिया ने वासेरस्टीन गैन (WGAN) को समझाया
Wasserstein GAN एल्गोरिथ्म जेनरेटर प्रतिकूल नेटवर्क (GAN) का एक रूप है। पीढ़ी के प्रतिकूल नेटवर्क में डेटा सेट के बीच भेदभाव करने और परिणामों को चुनने से संबंधित क्षमताएं होती हैं जो मशीन सीखने में मौलिक रूप से उपयोगी होती हैं। वासेरस्टीन GAN एक विशिष्ट प्रकार का GAN है, जो टीम के अनुसार, "अर्थ मूवर की दूरी का एक उचित और कुशल सन्निकटन को कम करता है, " जहां EM दूरी दो बहुआयामी डेटा सेटों के बीच असमानता को देखने का एक तरीका है।
सामान्य रूप से जेनेरेटर के प्रतिकूल नेटवर्क की प्रमुख प्रशिक्षण समस्याओं से निपटने में मदद करने के माध्यम से, वासेरस्टीन जीएएन, आयामी कमी और विशिष्ट मशीन सीखने के परिणामों से संबंधित अन्य लक्ष्यों की खोज में उपयोगी हो सकता है।
