hesabın var mı? giriş yap

  • 2014'te ian goodfellow'un başını çektiği kanadalı bir araştırma grubu tarafında ortaya atılan bir fikirdir. ian goodfellow bu fikrin sonucunda 2017'de innovators under 35 seçilenlerden biridir. facebook ai direktörü yann lecun bu fikirden övgüyle bahsetmiştir. fikrin mimari ian goodfellow google brain takımında staff researcher olarak çalışmalarına devam etmektedir.

    standart üretici ağlardan ayrıldığı nokta sistemde üreticiye ek bir ayrıştırıcı bulunması ve üreticiden gelen fotoğrafları gerçek ya da sahte olarak ayırmasıdır. bu sayede üretici ağ nasıl daha gerçek görünen fotoğraf üreteciğini öğrenmektedir.

    generative adversarial networkler ya da kısaca ganlar üretilmesi gereken distribution'u öğrenmeye çalışıp oradan örnekler üretmeye çalışır.

    vanilla gan'lar eğitim esnasında stabilite sorunu yaşamaktadır. bu sorunların üstesinden gelmek için wasserstein gan, began gibi fikirler çıkmış ve eğitimi stabilleştirmek için çeşitli yöntemler denenmiştir ve denenmektedir.

    bir kaç güzel gan makalesi

    https://arxiv.org/abs/1611.07004
    https://arxiv.org/abs/1612.00005
    https://arxiv.org/abs/1703.10593
    https://arxiv.org/abs/1511.06434

  • austin'den bildiriyorum:yaklaşık 38 saattir şehir merkezinde (benim evim de dahil) çoğu evde elektrikler yok. en kötüsü de burada ısınma, ocak, vb. aklınıza gelen her şey elektrikli. daha önce böyle bir soğuğa alışkın olmadıkları için yollar, marketler vb. kapalı, okullar tatil, hayat durdu.

    son birkaç yıldır california'dan austin'e eğtimli kesimin, özellikle teknoloji şirketleri sebebiyle, göçü artmıştı. bu küçük kıyamet hali şehrin altyapısının böyle bir büyüme için ne kadar yetersiz olduğunu gösterdi ne yazık ki...