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Generative Adversarial Networks
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AIうぉ－－！(ai-wo-katsuyo-shitai !)•4ヶ月前

GAN(Generative Adversarial Networks)は、なぜ、廃れたか？　（Copilotによる回答）

GAN(Generative Adversarial Networks)は、なぜ、廃れたか？ GAN（敵対的生成ネットワーク）が廃れたというよりも、技術の進展と新しいアーキテクチャの登場によって、あまり脚光を浴びなくなっただけです2。これにはいくつかの理由があります。 1. 新しい技術の登場：GANの開発以降、例えばTransformerのような新しいモデルがAI研究の中心になっています。これらのモデルは自然言語処理や画像生成など多くのタスクでより高いパフォーマンスを示しています。 2. トレーニングの難しさ：GANのトレーニングは非常に難しく、特に安定性に問題があります。生成器と識別器のバラ…

#GAN#Generative Adversarial Networks#Copilot

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17ブックマークLaplacian Pyramid of Generative Adversarial Networks (LAPGAN) -NIPS2015読み会www.slideshare.net
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AIうぉ－－！(ai-wo-katsuyo-shitai !)•4ヶ月前

『GAN(Generative Adversarial Networks)は、なぜ、廃れたか？』　（ChatGPTによる回答。完璧かも。。）

Generative Adversarial Networks (GANs) が「廃れた」とされる背景には、以下のような理由が挙げられます。ただし、「廃れた」というより、用途が限定的になり、他の生成モデル（特に拡散モデルやトランスフォーマーベースの生成モデル）に取って代わられた側面が大きいです。 1. 安定した訓練の難しさ • GANの訓練は、生成器（Generator）と識別器（Discriminator）の競争に基づいており、不安定になりやすいです。 o モード崩壊（mode collapse）: 生成器が特定のパターンだけを出力し、多様性が欠ける問題。 o 収束の不安定性: 生成器と識別…

#Generative Adversarial Networks#GAN#ChatGPT