生成对抗网络（GAN）
生成对抗网络（GAN）是一种机器学习框架，由生成器和判别器两个神经网络组成，它们相互竞争以生成与真实数据无法区分的数据。该方法由 Ian Goodfellow 于 2014 年提出，现已广泛应用于图像生成、数据增强、异常检测等领域。...
1 分钟阅读
GAN
Generative AI
+5
生成对抗网络（GAN）是一种机器学习框架，由生成器和判别器两个神经网络组成，它们相互竞争以生成与真实数据无法区分的数据。该方法由 Ian Goodfellow 于 2014 年提出，现已广泛应用于图像生成、数据增强、异常检测等领域。...
数据稀缺指的是用于训练机器学习模型或进行全面分析的数据不足，这会阻碍准确 AI 系统的发展。了解 AI 和自动化中数据稀缺的原因、影响及应对技术。...
小样本学习是一种机器学习方法，使模型仅通过少量有标签的样本就能做出准确预测。与传统的监督学习方法不同，它专注于从有限数据中泛化，利用元学习、迁移学习和数据增强等技术。...