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Definição - O que significa Wasserstein GAN (WGAN)?
O Wasserstein GAN (WGAN) é um algoritmo introduzido em um artigo escrito por Martin Arjovsky, Soumith Chintala e Léon Bottou no Instituto Courant de Ciências Matemáticas. O artigo examina os métodos de aprendizado não supervisionado e fornece parte do roteiro para lidar com a busca de determinados resultados em projetos de aprendizado de máquina.
Techopedia explica Wasserstein GAN (WGAN)
O algoritmo GAN de Wasserstein é uma variação de redes adversárias generativas (GANs). As redes adversárias generativas apresentam recursos relacionados à discriminação entre conjuntos de dados e escolha de resultados são fundamentalmente úteis no aprendizado de máquina. O GAN de Wasserstein 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 diferença entre dois conjuntos de dados multidimensionais.
Ao ajudar a lidar com os principais problemas de treinamento de redes adversárias generativas em geral, o Wasserstein GAN pode ser útil na busca de redução de dimensionalidade e outros objetivos relacionados a resultados específicos de aprendizado de máquina.
