O que é GG e Ng?
GG e Ng são dois conceitos muito importantes no mundo da ciência de computação, programação. 7️⃣ O gm significa "Redes Generativas Adversarial" (Generativas) ou “rede neural” (“Neural).
As Redes de Adversariais Generativas (GANs) são um tipo do 7️⃣ algoritmo da aprendizagem profunda usado para gerar dados novos que se assemelham aos existentes. Os GRAN consistem em duas redes 7️⃣ neurais: uma geradora e a discriminadora, o criador cria os mesmos tipos dos seus próprios sistemas; enquanto isso ele avalia 7️⃣ as informações geradas ao ser realista ou não – então eles competem entre si com tempo suficiente --o produtor melhora 7️⃣ mais realístico assim como gera resultados realistas no futuro das suas atividades físicas
Redes Neurais (Ng), por outro lado, são um 7️⃣ tipo de algoritmo machine learning inspirado na estrutura e função do cérebro humano. Eles consistem em camadas dos nós interconectados 7️⃣ que processam as informações transmitidas pelas redes neurais para uma variedade das tarefas como reconhecimento da imagem ou processamento natural 7️⃣ a linguagem é usada nas mesmas áreas onde o processo ocorre através delas:
Diferença entre GG e Ng
A principal diferença entre 7️⃣ GG e Ng é o seu propósito, função. Os Gans são usados para gerar novos dados enquanto as redes neurais 7️⃣ reconhecem padrões nos atuais data systemes (os dois tipos de rede neural), ao passo que os sistemas podem ser utilizados 7️⃣ sozinhos ou em combinação com eles próprios;
Aplicações de GG e Ng
Os GGs têm muitas aplicações em visão computacional, processamento de 7️⃣ linguagem natural e tratamento áudio. Por exemplo: os GAN podem ser usados para gerar imagens realistas dos rostos objetos 7️⃣ ou cenas - também pode-se usar eles na geração sintética dados que treinam outros modelos do aprendizado da máquina; Ng 7️⃣ tem muitos aplicativos no reconhecimento das fotos (reconhecimento), falamento/linguagem normalizada processando sistemas recomendadosres – detecção por fraude entre outras áreas...
Conclusão
Em 7️⃣ conclusão, GG e Ng são dois conceitos importantes no mundo da ciência de computação. Enquanto os GEs estão sendo usados 7️⃣ para gerar novos dados n g é usado como reconhecimento dos padrões existentes nos seus próprios sistemas; ambos têm 7️⃣ muitas aplicações em vários campos do conhecimento que constituem ferramentas essenciais aos cientistas das informações pessoais ou profissionais na aprendizagem 7️⃣ automática (machine aprending).
GG significa Redes Generativas Adversarials
Ng significa Redes Neurais
GGs são usados para gerar novos dados.
Ng são usados para reconhecer 7️⃣ padrões em dados existentes.
Os GGs consistem em duas redes neurais: um gerador e uma discriminadora.
Ng pode ser usado por conta 7️⃣ 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 7️⃣ 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
