Норми L¹ та L² відіграють різну роль у моделях ШІ, впливаючи на точність та узагальненість. Розуміння їхніх відмінностей має вирішальне значення в таких завданнях, як генерація зображень GAN.
Генеративні змагальні мережі (GAN) зробили революцію в ШІ, генеруючи реалістичні зображення і мовні моделі, але їхнє розуміння може бути складним. Ця стаття спрощує GAN, зосереджуючись на генеруванні синтетичних даних математичних функцій, і пояснює різницю між дискримінативними та генеративними моделями, які складають основу GAN.
Генеративні змагальні мережі (GAN) привернули увагу завдяки своїй здатності генерувати реалістичні синтетичні дані, а також через їх зловживання при створенні глибоких фейків. Унікальна архітектура GAN включає генеративну мережу та мережу суперників, які навчаються досягати протилежних цілей за допомогою дворівневої оптимізації.