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Ein Generative Adversarial Network, bekannt als GAN, ist ein Machine-Learning-Modell, das die Fähigkeit besitzt, Daten zu generieren. Es besteht aus zwei konkurrierenden künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN). Das eine Netzwerk ist dafür verantwortlich, echt wirkende Daten zu erzeugen, während das andere Netzwerk die Aufgabe hat, diese Daten als echt oder künstlich zu klassifizieren. Durch wiederholtes Lernen…
Modelle des maschinellen Lernens, die neue Datenpunkte erzeugen können, die den gleichen statistischen Eigenschaften wie die Trainingsdaten entsprechen. Im Kontext von GPT bedeutet das die Erzeugung von menschenähnlichen Texten.