Mohon tunggu...
Muhammad Ainul Yaqin
Muhammad Ainul Yaqin Mohon Tunggu... Dosen - Dosen Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Dosen Teknik Informatika yang menekuni Bidang keahlian Rekayasa Perangkat Lunak, Sistem Informasi, Manajemen Proses Bisnis, Process Mining, dan Arsitektur Enterprise.

Selanjutnya

Tutup

Artificial intelligence

Menguraikan GAN: Pertarungan Algoritma Pembuat dan Pengenali

8 Oktober 2023   12:00 Diperbarui: 8 Oktober 2023   13:06 285
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
https://tinyurl.com/mun9rt5c

Model Kepadatan Implisit: GAN dan Model Autoregresif

Menangkap Distribusi yang Kompleks dengan GAN

Sementara model kepadatan eksplisit memiliki keunggulan dalam representasi yang rinci, model kepadatan implisit seperti GAN memiliki kekuatan dalam menangkap distribusi data yang kompleks tanpa harus menentukan distribusi probabilitasnya secara eksplisit. GAN terdiri dari generator yang menghasilkan sampel untuk meniru distribusi data sebenarnya, dan diskriminator yang berusaha membedakan antara sampel yang dihasilkan dan yang benar. Selain itu, model autoregresif seperti PixelCNN juga merupakan contoh model kepadatan implisit yang menarik.

Perbandingan dengan Algoritma Generatif Lainnya: GAN Lebih Unggul

Kelebihan GAN dibandingkan dengan Alternatifnya

Salah satu poin menarik yang dibahas dalam artikel ini adalah perbandingan antara GAN dan algoritma generatif lainnya. GAN memiliki sejumlah keunggulan penting, termasuk kemampuan untuk memparalelkan pembuatan, desain generator yang lebih fleksibel, dan hasil yang dianggap lebih baik dalam banyak kasus. Model kepadatan eksplisit seperti MLE dan model Markov memiliki keterbatasan dalam mewakili distribusi data yang sebenarnya, sementara GAN mampu menangkap distribusi yang kompleks.

Ide Permusuhan: Menghadirkan Adversarialitas dalam Pembelajaran

Penerapan Ide Permusuhan di Seluruh Spektrum

Ide permusuhan bukan hanya menjadi konsep menarik dalam dunia GAN, tetapi juga telah menginspirasi banyak bidang lain, termasuk pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, visi komputer, dan pemrosesan bahasa alami. Dalam konteks algoritma generatif, konsep ini muncul dalam bentuk Generative Adversarial Networks (GAN), di mana generator dan diskriminator berperang dalam permainan minimax. Selain itu, pembelajaran mesin lawan, jaringan permusuhan, dan contoh permusuhan adalah contoh aplikasi ide ini yang menarik.

Keterampilan GAN: Kemampuan Luar Biasa untuk Meniru dan Berkembang

Generator Realisme Tinggi

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. 5
Mohon tunggu...

Lihat Konten Artificial intelligence Selengkapnya
Lihat Artificial intelligence Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun