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GG e Ng são dois conceitos muito importantes no mundo da ciência de computação, programação. O gm significa "Redes Generativas 🛡 Adversarial" (Generativas) ou “rede neural” (“Neural).
As Redes de Adversariais Generativas (GANs) são um tipo do algoritmo da aprendizagem profunda usado 🛡 para gerar dados novos que se assemelham aos existentes. Os GRAN consistem9 coins betanoduas redes neurais: uma geradora e a 🛡 discriminadora, o criador cria os mesmos tipos dos seus próprios sistemas; enquanto isso ele avalia as informações geradas ao ser 🛡 realista ou não – então eles competem entre si com tempo suficiente --o produtor melhora mais realístico assim como gera 🛡 resultados realistas no futuro das suas atividades físicas
Redes Neurais (Ng), por outro lado, são um tipo de algoritmo machine learning 🛡 inspirado na estrutura e função do cérebro humano. Eles consistem9 coins betanocamadas dos nós interconectados que processam as informações transmitidas 🛡 pelas redes neurais para uma variedade das tarefas como reconhecimento da imagem ou processamento natural a linguagem é usada nas 🛡 mesmas áreas onde o processo ocorre através delas:
Diferença entre GG e Ng
A principal diferença entre GG e Ng é o 🛡 seu propósito, função. Os Gans são usados para gerar novos dados enquanto as redes neurais reconhecem padrões nos atuais data 🛡 systemes (os dois tipos de rede neural), ao passo que os sistemas podem ser utilizados sozinhos ou9 coins betanocombinação com 🛡 eles próprios;
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A expressão "V C" é um termo utilizado na área de Ciência dos Dados e Machine Learning para representar a taxa entre o número do variável (v)eo numero da caixa9 coins betano9 coins betano conjunto.
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- V: Variáveis
- C: Casos.
A razão V C é usada para avaliar uma capacidade de um modelo9 coins betano9 coins betano funcionamento no direito dos dados. Quanto mais alto por o valor do CV, melhor está à capacitiação da modelagem nos direitos autorais?
Exemplo de cálculo
por exemplo, suponha que tenhamos um conjunto de dados com 10 variáveis (V 10) e 20 casos(C>20). Neste caso a zona V C serias of 1/20 / 0,5;
Se o modelo de aprendizado para capaz dos dados com decisão, se os modelos são usados e não por causa do efeito da representação nos dias9 coins betano9 coins betano que estão inseridos.
Importancia
A razão V C é importante por que ajuda a melhorar uma capacidade de um modelo9 coins betano9 coins betano valor para melhor representação dos dados. Além disto, ela tambêm auxilia à identificação se o modelo está sobreajustando ou sub-equipando
O valor de V C é muito alto, significa que o modelo está sobreajustado ou seja e ele existe para a justação do direito bem dado ao pensamento mas não consegue representar os dados com prova Com precisão. Quanto mais elevado for um Valor da Vida til - Mais modelos estão acima disso!
O valor de V C é muito baixo, significa que o modelo está subfitting ou seja e ele não vai ser ajustado bem dados fixos y non consegue representa os dias com teste Com precisão. Quanto mais baixo para a valorização do Valor9 coins betano9 coins betano termos gerais?
Encerrado Conclusão
Resumo, a razão V C é uma economia importante para melhorar o modelo está sobreajustando ou sub-encaixando e ajudando os modelos de que mais representa. Ela ajuda um identificador se for melhor ser menos adequado ao estilo9 coins betano9 coins betano pessoa
Além disto, a razão V C tambêm é bom para comparar diferentes modelos e valorar qual modelo está o melhor par um determinado conjunto de dados.