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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 consistemslot 711slot 711 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 consistemslot 711slot 711 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 ouslot 711slot 711 combinação com eles próprios;
Os GGs têm muitas aplicaçõesslot 711slot 711 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 aplicaçõesslot 711slot 711 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 padrõesslot 711slot 711 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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Por exemplo, se você estiver jogando uma moeda, 🏧 as probabilidades de sair cara ou coroa são iguais, ou seja, 0,5 ou 50% de chance de cada lado. No 🏧 entanto, se você estiver jogando um dado de seis lados, as probabilidades de sair um número específico, digamos um 6, 🏧 são menores, ou seja, 1/6 ou aproximadamente 16,67%. Isso significa que é menos provável que saia um 6 do que 🏧 um número aleatório entre 1 e 6.
Além disso, é importante lembrar que as probabilidades não são garantias. Eles fornecem apenas 🏧 uma estimativa da probabilidade de um evento ocorrer ou não. Por exemplo, se as probabilidades de chover amanhã forem de 🏧 80%, isso não significa que é certo que choverá amanhã. Significa apenas que há uma alta probabilidade de chover amanhã.
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