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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

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