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定義-Wasserstein GAN（WGAN）はどういう意味ですか？
Wasserstein GAN（WGAN）は、Courant Institute of Mathematical SciencesのMartin Arjovsky、Soumith Chintala、LéonBottouによって書かれた論文で紹介されているアルゴリズムです。 このペーパーでは、教師なし学習の方法を検討し、機械学習プロジェクトの特定の結果の追求に対処するためのロードマップの一部を提供します。
TechopediaはWasserstein GAN（WGAN）について説明します
Wasserstein GANアルゴリズムは、生成的敵対ネットワーク（GAN）のバリエーションです。 生成的敵対ネットワークは、データセットの識別と結果の選択に関連する機能を備えており、機械学習で基本的に役立ちます。 Wasserstein GANは特定の種類のGANであり、チームによると、「Earth Moverの距離の合理的かつ効率的な近似を最小化します」。EM距離は、2つの多次元データセット間の相違を調べる方法です。
一般的な生成的敵対ネットワークの主要なトレーニング問題への対処を支援することにより、Wasserstein GANは、次元削減と特定の機械学習の成果に関連する他の目標の追求に役立ちます。
