對抗式學習

生成式對抗網路(GAN) 是一種深度學習架構。它訓練兩個神經網路來彼此競爭，從指定的訓練資料集中產生更真實的新資料。例如，您可以從現有的影像資料庫中產生新影像，或 ...

2017年5月17日 — GAN 大幅減少訓練深度學習演算法所需的資料量，解決了這個問題，且提供一套訓練深度學習演算法的獨特方法，也就是從現有資料建立加上標籤的資料（在多數 ...

2021年9月20日 — 讓機器具備創作的能力是近年備受重視的研究領域，今天我們要來談一談其中備受矚目的技術── 對抗式學習（adversarial learning）。

對抗式機器學習：公開破壞AI 與ML 系統的手法！ · 1. 投毒攻擊（Poisoning ）. 投毒攻擊，是對手巧妙利用訓練資料集的手法，Rubtsov 表示。 · 2. 規避攻擊（Evasion）.

2022年6月4日 — GAN也被稱為生成式對抗網路，英文是Generative Adversarial Network。這一個網路架構是在2014年，由Ian Goodfellow所提出的一個「非監督式學習」的網路 ...

不用再花大量人力標註資料了，直接利用GAN模型生成即可，『監督式學習 ... 『生成對抗網路』(Generative Adversarial Network，GAN）經由小量真實資料，產生大量的訓練資料 ...

2019年4月1日 — 而GAN透過自己相互對抗的生成與鑑別網路，大幅減少資料量的需求，也為非監督式學習提供了更為進步的方法。 深度學習領域的巨擘，同時也是Facebook的AI研究 ...

2021年9月29日 — 生成對抗網路（Generative Adversarial Network，簡稱GAN）是機器學習中非監督式學習的一種方法，非監督式學習(Unsupervised Learning) ... 對抗與學習，讓 ...

生成對抗網路（英語：Generative Adversarial Network，簡稱GAN）是非監督式學習的一種方法，通過兩個神經網路相互博弈的方式進行學習。該方法由伊恩·古德費洛等人於2014年 ...