人工智慧生成对抗网路 7∕5日开课

资策会将于7月5日开办「人工智慧生成对抗网路(GAN)」课程,细说生成对抗网路的设计理念及应用,结合深度学习技术并使用TensorFlow设计,以实例说明其原理及应用方法,使学员能够快速上手生成对抗网路的应用。

2016年,Ian J. Goodfellow提出生成对抗网路(GAN:Generative Adversarial Nets)的设计方法。此方法在神经网路的训练上可大幅减少人力的介入,排除了目前阻碍人工智慧发展的障碍,瞬间成为所有专家讨论的议题。

GAN的设计理念是训练两个相互竞争的神经网路:偽资料产生器及资料辨识器与偽资料产生器学习产生很多逼近真实的资料,企图欺骗资料辨识器;而资料辨识器不断学习增强自己真实资料的辨识能力以便对抗偽资料产生器的欺骗,就这样偽资料产生器可产生出许多以假乱真的资料,这些资料即可弥补我们训练时真实资料的不足,大幅减少资料工程师准备训练资料的负担;而且,资料辨识器也可同时完成对等的训练。

此外在许多应用上,还可利用偽资料产生器产出许多异想不到的资料。相关资讯可参阅课程网页: http://www.iiiedu.org.tw/ites/GAN.htm。

(工商时报)


推荐阅读

发表意见
留言规则
中时电子报对留言系统使用者发布的文字、图片或檔案保有片面修改或移除的权利。当使用者使用本网站留言服务时,表示已详细阅读并完全了解,且同意配合下述规定:
  • 请勿重覆刊登一样的文章,或大意内容相同、类似的文章
  • 请不要刊登与主题无相关之内容
  • 发言涉及攻击、侮辱、影射或其他有违社会善良风俗、社会正义、国家安全、政府法令之内容,本网站将会直接移除
  • 请勿以发文、回文等方式,进行商业广告、骚扰网友等行为,或是为特定网站、blog宣传,一经发现,将会限制您的发言权限或者封锁帐号
  • 为避免留言系统变成发泄区和口水版,请勿转贴新闻性文章、报导或相关连结
  • 请勿提供软体注册码等违反智慧财产权之资讯
  • 禁止发表涉及他人隐私、含有个人对公眾人物之私评,且未经证实、未注明消息来源的网路八卦、不实谣言等
  • 请确认发表或回覆的内容(图片)未侵害到他人的着作权、商标、专利等权利;若因发表或回覆内容而产生的版权法律责任将由使用者自行承擔,不代表中时电子报的立场,请遵守相关法律规范
违反上述规定者,中时电子报有权删除留言,或者直接封锁帐号!请使用者在发言前,务必先阅读留言板规则,谢谢配合。