O objetivo principal das redes generativas adversariais (GANs) na inteligência artificial generativa é refinar continuamente o gerador para produzir amostras cada vez mais realistas ao longo do treinamento. As GANs são compostas por dois modelos: o gerador e o discriminador. O gerador é responsável por criar amostras sintéticas, enquanto o discriminador é responsável por distinguir entre amostras geradas e reais. Durante o treinamento, o gerador tenta produzir amostras cada vez mais realistas para enganar o discriminador, que por sua vez tenta identificar as amostras geradas. Esse processo de competição entre gerador e discriminador leva a uma melhoria contínua na qualidade das amostras geradas.
Para escrever sua resposta aqui, entre ou crie uma conta
Compartilhar