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Generator

Dans le contexte de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, un générateur est une partie d'un réseau appelé Réseau Adversarial Génératif (GAN). Le générateur d'un GAN a pour but de créer de nouveaux échantillons à partir d'un bruit aléatoire. Il transforme une entrée de bruit aléatoire en données qui ressemblent à celles du jeu de données d'origine, par exemple, des images, du texte, de la musique, etc.

Pourquoi est-ce important ?

Le rôle du générateur est essentiel dans les GAN car il permet de créer de nouvelles données qui peuvent être indiscernables de celles réelles. C'est un outil puissant qui peut être utilisé pour générer de nouvelles idées, de nouveaux designs, ou pour augmenter les jeux de données. Dans un GAN, le générateur travaille en tandem avec une autre partie appelée le discriminateur, dans une sorte de compétition, où le générateur s'efforce de créer des données si réalistes que le discriminateur ne peut pas distinguer les vraies des fausses.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, les générateurs dans les GAN sont utilisés dans une multitude d'applications. Par exemple, ils sont utilisés pour générer de nouvelles images pour l'art numérique, pour créer de nouveaux modèles en design de produits, ou pour développer de nouvelles architectures en génie civil. Ils sont également utilisés pour augmenter les jeux de données en générant de nouvelles données qui ressemblent aux données d'origine. Cela est particulièrement utile dans les domaines où les données sont limitées. Par ailleurs, les générateurs sont utilisés pour créer de faux échantillons pour entraîner les systèmes de détection d'anomalies, afin d'améliorer leur capacité à détecter les événements rares ou anormaux.

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