對抗式學習

生成式對抗網路(GAN) 是一種深度學習架構。它訓練兩個神經網路來彼此競爭，從指定的訓練資料集中產生更真實的新資料。例如，您可以從現有的影像資料庫中產生新影像，或從 ... 什麼是GAN？ · 生成式對抗網路有哪些使用案例？ · 生成式對抗網路如何運作？

GAN也被稱為生成式對抗網路，英文是Generative Adversarial Network。這一個網路架構是在2014年，由Ian Goodfellow所提出的一個「非監督式學習」的網路架構 ...

儘管有名稱上的隱喻，但對抗式機器學習並非機器學習的型式之一。它反而應該算是對手用以攻擊機器學習系統的一組技術。 「對抗式機器學習利用機器學習模式的弱點與特殊性 ...

『生成對抗網路』(Generative Adversarial Network，GAN）經由小量真實資料，產生大量的訓練資料，儼然是一個『非監督式』(Unsupervised)的模型，對照之前的CNN/RNN都是『監督式 ...

對抗性樣本是攻擊者故意設計的機器學習模型輸入，旨在導致該模型出現錯誤的輸出。對抗性樣本是對有效輸入的損害版本，其中損害透過添加輕微的「擾動」來實現 ...

常見的對抗式機器學習，依攻擊手法和攻擊對象的不同，可分為三大類： Evasion攻擊、偷取模型(Model Stealing)和資料汙染(Poisoning)。Evasion攻擊和偷取模型 ...

生成對抗網路（英語：Generative Adversarial Network，簡稱GAN）是非監督式學習的一種方法，通過兩個神經網路相互博弈的方式進行學習。該方法由伊恩·古德費洛等人於2014年提出 ...

GAN由兩個網路構成，分別是鑑別網路（Discriminating Network）與生成網路（Generative Network），透過兩者相互對抗產生結果是其深度學習的運作原理。簡單做個 ...

生成對抗網路（Generative Adversarial Networks, GAN）是一個很有趣的機器學習方法，它用來訓練一個可以產生資料的模型。 為什麼要瞭解GAN?

對抗式AI是一種深度學習技術，其由兩個相互對抗的神經網路所組成，一個為生成器（Generator），負責生成假的數據；另一個為鑑別器（Discriminator），它負責判斷生成器生成的數據 ...