Menyusuri Algoritma Generative Adversarial Networks (GAN)
Dalam era di mana kemajuan teknologi terus meluncurkan kita ke depan, salah satu penemuan paling menarik adalah Generative Adversarial Networks (GAN). Teknologi ini telah mengambil dunia ilmu pengetahuan dengan badai, memunculkan sejumlah besar penelitian dan aplikasi yang inovatif. Artikel "A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications" oleh Gui, Jie, Sun, Zhenan, Wen, Yonggang, Tao, Dacheng, dan Ye, Jieping, diterbitkan di IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering pada tahun 2021, adalah panduan komprehensif yang membantu kita memahami GAN dari berbagai sudut pandang.
Mengenal Generative Adversarial Networks (GAN)
Pertarungan Algoritma: Generator vs. Diskriminator
Generative Adversarial Networks (GAN) adalah teknologi yang membangkitkan minat besar dalam komunitas ilmu pengetahuan. Artikel ini membuka pintu ke dalam dunia GAN dengan memperkenalkan konsep dasarnya. GAN terdiri dari dua pemain utama: generator dan diskriminator. Generator bertugas menciptakan data baru yang meniru distribusi data yang sebenarnya, sementara diskriminator adalah pengklasifikasi yang berusaha membedakan antara data yang dihasilkan oleh generator dengan data yang benar. Pertarungan ini merupakan inti dari GAN, dan pembelajaran terus berlanjut seiring waktu. Ide utamanya adalah mencapai kesetimbangan Nash, di mana generator menghasilkan data yang begitu realistis sehingga diskriminator tidak dapat membedakannya dari data nyata.
Berbagai Varian GAN: Keberagaman dalam Pembuatan Generatif
https://browse.arxiv.org/pdf/2001.06937.pdf
InfoGan, CGAN, CycleGAN, dan Lainnya
Dalam perjalanan melalui dunia GAN, kita diperkenalkan dengan berbagai varian yang menarik. InfoGan, CGAN, CycleGAN, F-gan, SWINGER, WGAN-GP, dan LS-GAN adalah beberapa di antaranya. Setiap varian ini memiliki modifikasi khusus yang membantu mengatasi tantangan dan memenuhi kebutuhan dalam berbagai aplikasi.
Mencapai Kesetimbangan Nash: Fungsi Obyektif GAN