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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 super sena federal 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 super sena federal 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:
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 super sena federal combinação com eles próprios;
Os GGs têm muitas aplicações em super sena federal 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...
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 super sena federal vários campos do conhecimento que constituem ferramentas essenciais aos cientistas das informações pessoais ou profissionais na aprendizagem automática (machine aprending).
| GG | Ng. | |
|---|---|---|
| Finalidade | Gerar novos dados | Reconhecer padrões em super sena federal 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 |
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