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
