O que é GG e Ng?
GG e Ng são dois conceitos muito importantes no mundo da ciência de computação, programação. 🧾 O gm significa "Redes Generativas Adversarial" (Generativas) ou “rede neural” (“Neural).
As Redes de Adversariais Generativas (GANs) são um tipo do 🧾 algoritmo da aprendizagem profunda usado para gerar dados novos que se assemelham aos existentes. Os GRAN consistem em duas redes 🧾 neurais: uma geradora e a discriminadora, o criador cria os mesmos tipos dos seus próprios sistemas; enquanto isso ele avalia 🧾 as informações geradas ao ser realista ou não – então eles competem entre si com tempo suficiente --o produtor melhora 🧾 mais realístico assim como gera resultados realistas no futuro das suas atividades físicas
Redes Neurais (Ng), por outro lado, são um 🧾 tipo de algoritmo machine learning inspirado na estrutura e função do cérebro humano. Eles consistem em camadas dos nós interconectados 🧾 que processam as informações transmitidas pelas redes neurais para uma variedade das tarefas como reconhecimento da imagem ou processamento natural 🧾 a linguagem é usada nas mesmas áreas onde o processo ocorre através delas:
Diferença entre GG e Ng
A principal diferença entre 🧾 GG e Ng é o seu propósito, função. Os Gans são usados para gerar novos dados enquanto as redes neurais 🧾 reconhecem padrões nos atuais data systemes (os dois tipos de rede neural), ao passo que os sistemas podem ser utilizados 🧾 sozinhos ou em combinação com eles próprios;
Aplicações de GG e Ng
Os GGs têm muitas aplicações em visão computacional, processamento de 🧾 linguagem natural e tratamento áudio. Por exemplo: os GAN podem ser usados para gerar imagens realistas dos rostos objetos 🧾 ou cenas - também pode-se usar eles na geração sintética dados que treinam outros modelos do aprendizado da máquina; Ng 🧾 tem muitos aplicativos no reconhecimento das fotos (reconhecimento), falamento/linguagem normalizada processando sistemas recomendadosres – detecção por fraude entre outras áreas...
Conclusão
Em 🧾 conclusão, GG e Ng são dois conceitos importantes no mundo da ciência de computação. Enquanto os GEs estão sendo usados 🧾 para gerar novos dados n g é usado como reconhecimento dos padrões existentes nos seus próprios sistemas; ambos têm 🧾 muitas aplicações em vários campos do conhecimento que constituem ferramentas essenciais aos cientistas das informações pessoais ou profissionais na aprendizagem 🧾 automática (machine aprending).
GG significa Redes Generativas Adversarials
Ng significa Redes Neurais
GGs são usados para gerar novos dados.
Ng são usados para reconhecer 🧾 padrões em dados existentes.
Os GGs consistem em duas redes neurais: um gerador e uma discriminadora.
Ng pode ser usado por conta 🧾 própria ou em combinação com GANs.
GG
Ng.
Finalidade
Gerar novos dados
Reconhecer padrões em dados existentes;
Componentes componentes de
Gerador, discriminador
nós interligados (neurônios)
Aplicações aplicações
Visão computacional, processamento 🧾 de linguagem natural e áudio.
Reconhecimento de imagem, reconhecimento da fala e processamento natural do idioma; sistemas recomendadosr
GG
Redes Generativas Adversarials
Ng.
Redes Neurais
