Playground AI

Eksperymentuj z algorytmami AI bezpośrednio w przeglądarce.

GAN Lab

Generative Adversarial Networks (GAN) to architektura, w której dwie sieci neuronowe rywalizują ze sobą w grze o sumie zerowej. Generator uczy się tworzyć coraz bardziej realistyczne dane, a dyskryminator — coraz lepiej odróżniać je od prawdziwych. Ta rywalizacja napędza obie sieci do doskonałości i stanowi podstawę generowania realistycznych obrazów, muzyki czy tekstu.

Czego się nauczysz

  • Jak generator i dyskryminator trenują się nawzajem
  • Czym jest równowaga Nasha w kontekście GAN
  • Dlaczego trening GAN jest niestabilny i jak temu zapobiegać
  • Jak rozkład generatora zbliża się do rozkładu rzeczywistego

Jak korzystać z wizualizacji

Wizualizacja sieci generatywno-adwersarialnej (GAN). Generator (pomarańczowy) uczy się odtwarzać rozkład rzeczywisty (niebieski), a dyskryminator (zielony) próbuje odróżnić próbki prawdziwe od wygenerowanych. Trenuj oba modele krok po kroku lub automatycznie i obserwuj jak generator stopniowo dopasowuje się do celu.

Ładowanie wizualizacji...

Poznaj teorię

Wizualizacja to świetny start, ale pełne zrozumienie wymaga teorii. Przeczytaj artykuł w bazie wiedzy, żeby dowiedzieć się jak to naprawdę działa pod maską.

Przeczytaj artykuł →