/ en / Traditional / help

Beats Biblionetz - Begriffe

Generative Adversarial Network (GAN)

iconBiblioMap Dies ist der Versuch, gewisse Zusammenhänge im Biblionetz graphisch darzustellen. Könnte noch besser werden, aber immerhin ein Anfang!

Diese Grafik ist nur im SVG-Format verfügbar. Dieses Format wird vom verwendeteten Browser offenbar nicht unterstützt.

Diese Grafik fensterfüllend anzeigen (SVG)

iconSynonyme

Generative Adversarial Network, GAN, Generative Gegnerische Netzwerke

iconDefinitionen

GAN represents a huge family of double networks, that are composed from generator and discriminator. They constantly try to fool each other — generator tries to generate some data, and discriminator, receiving sample data, tries to tell generated data from samples. Constantly evolving, this type of neural networks can generate real-life images, in case you are able to maintain the training balance between these two networks.
Von Andrew Tch im Text The mostly complete chart of Neural Networks, explained (2017)
Wie Maschinen lernenDie Idee hinter GANs ist außergewöhnlich, die Resultate beeindruckend und der Hype um sie groß: Zwei neuronale Netzwerke trainieren sich gegenseitig – oder, sie treten gegeneinander an – und werden dabei immer besser. Die Netzwerke nehmen unterschiedliche Rollen im Lernprozess ein. Das eine Netzwerk ist der sogenannte Diskriminator, das andere der Generator. Die Aufgabe des Diskriminators ist es, echte Daten von Fälschungen zu unterscheiden.
Von Jannik Kossen, Maike Elisa Müller im Buch Wie Maschinen lernen (2019) im Text Generative gegnerische Netzwerke auf Seite  196
Herausforderungen der künstlichen IntelligenzSchliesslich stellt die Entwicklung von GAN ein weiterer wichtiger Meilenstein in der Entwicklung von ML dar. Die relativ simple Idee hinter GAN ist, dass zwei KNN miteinander im Wettbewerb stehen: eines versucht (auf Basis eines vorgegebenen Traingssatzes) neue Daten zu generieren, die von vorgegebenen Daten nicht unterscheidbar sind, während das andere die Daten bewertet und versucht, die neuen Daten zu erkennen und von den echten, vorgegebenen Daten zu unterscheiden. Diese Technik lernt somit, neue Daten mit denselben Statistiken wie der Trainingssatz zu generieren. Beispielsweise kann ein auf Fotografien trainiertes GAN neue Fotografien erzeugen, die für menschliche Beobachter authentisch aussehen und viele realistische Eigenschaften aufweisen. Während die Anwendungsmöglichkeiten relativ breit sind, wurden GAN einer breiten Öffentlichkeit v.a. durch gefälschte Fotos und Videos («Deep Fakes») bekannt.
Von Interdepartementale Arbeitsgruppe künstliche Intelligenz im Buch Herausforderungen der künstlichen Intelligenz (2019) im Text Anhang 2: Maschinelles Lernen

iconVerwandte Objeke

icon
Verwandte Begriffe
(co-word occurance)		Long / Short Term Memory (LSTM)(0.04), Recurrent Neural Networks (RNN)(0.03)

iconHäufig co-zitierte Personen

Gloria Mark Gloria
Mark

iconStatistisches Begriffsnetz  Dies ist eine graphische Darstellung derjenigen Begriffe, die häufig gleichzeitig mit dem Hauptbegriff erwähnt werden (Cozitation).

icon8 Vorträge von Beat mit Bezug

iconZitationsgraph

Diese Grafik ist nur im SVG-Format verfügbar. Dieses Format wird vom verwendeteten Browser offenbar nicht unterstützt.

Diese Grafik fensterfüllend anzeigen (SVG)

iconZeitleiste

icon11 Erwähnungen  Dies ist eine nach Erscheinungsjahr geordnete Liste aller im Biblionetz vorhandenen Werke, die das ausgewählte Thema behandeln.

iconAnderswo finden

iconAnderswo suchen  Auch im Biblionetz finden Sie nicht alles. Aus diesem Grund bietet das Biblionetz bereits ausgefüllte Suchformulare für verschiedene Suchdienste an. Biblionetztreffer werden dabei ausgeschlossen.

Suchen im Biblionetz mit Google
Google Scholar
Google
Amazon

iconBiblionetz-History Dies ist eine graphische Darstellung, wann wie viele Verweise von und zu diesem Objekt ins Biblionetz eingetragen wurden und wie oft die Seite abgerufen wurde.