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GAN技術為AI數據不足困境提解方 自我優化機制加速體現非監督式學習目標

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面對AI應用缺乏訓練數據量的難題,「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network;GAN)技術能將少量數據,生成更多擬真數據,可望滿足神經網路模型訓練所需;其架構中所蘊含的自主學習能力,有助提升AI系統自我優化性能。整體而言,GAN技術的擴充數據資源及實現自主學習二大特點,可望強化AI產業鏈根基,以發展出更多元的智慧化應用項目。

內文目錄

  • GAN技術擴展數據資源 AI數據難題可望有解
  • GAN技術自我優化特性 有助提升非監督式學習性能
  • GAN技術研究熱潮持續 Google取得關鍵專利為商轉鋪路
  • 結語:GAN技術可望緩解AI數據不足困境 增進AI自主學習能力

圖表目錄

  • GAN技術的基本工作原理
  • GAN技術應用案例列舉
  • GAN架構自主互動機制示意圖
  • 2014~2018年GAN技術專利文件申請量
  • 5 個圖表

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