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

Generative Adversarial Networks (GAN) adalah alat yang luar biasa dalam menghasilkan sampel realistis yang meniru distribusi data yang sebenarnya. Mereka dapat menghadirkan realisme tinggi dalam sampel yang mereka hasilkan, bahkan dalam situasi yang tidak biasa seperti oklusi atau deformasi objek. GAN juga mampu mengatasi data berdimensi tinggi, memungkinkan mereka untuk menggambarkan distribusi data yang sangat kompleks.

Permainan Minimax: Strategi untuk Sukses dalam GAN

Optimasi Melalui Pertarungan

Penting untuk memahami permainan minimax dalam GAN. Dalam permainan ini, generator berupaya menghasilkan sampel yang meniru distribusi data yang sebenarnya, sementara diskriminator berusaha membedakan antara sampel yang dihasilkan dan yang benar. Fungsi tujuan GAN mencakup elemen seperti divergensi Kullback-Leibler (KL) dan divergensi Jensen-Shannon (JS), yang bertujuan untuk meminimalkan perbedaan antara distribusi yang benar dan yang dihasilkan. Ini adalah strategi yang mendalam untuk mencapai kesetimbangan dalam GAN.

Permainan Kemungkinan Maksimum: Alternatif Strategis dalam GAN

Pendekatan Alternatif: Kemungkinan Maksimum

Permainan kemungkinan maksimum adalah pendekatan alternatif dalam GAN yang mencoba memperkirakan estimasi kemungkinan maksimum. Ini melibatkan meminimalkan kemungkinan log negatif dari output diskriminator untuk sampel nyata dan memaksimalkan kemungkinan log negatif dari output diskriminator untuk sampel yang dihasilkan. Artikel ini memberikan wawasan tentang pendekatan ini dan juga mencatat tantangan terkait dengan varians sampel yang tinggi.

Menghadapai Tantangan Masa Depan dengan GAN

Berkontribusi pada Masa Depan Pemodelan Generatif

Artikel ini tidak hanya menyajikan pemahaman menyeluruh tentang GAN tetapi juga menggarisbawahi masalah penelitian terbuka yang harus dihadapi di masa depan. Hal ini mencakup berbagai area di mana GAN dapat terus berkontribusi pada perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi. Dengan demikian, artikel ini bukan hanya panduan, tetapi juga pandangan ke masa depan yang penuh potensi.

Menutup Pandangan: Kesimpulan dari Petualangan GAN

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