目录:
定义-Wasserstein GAN（WGAN）是什么意思？
Wasserstein GAN（WGAN）是库恩特数学科学研究所的Martin Arjovsky，Soumith Chintala和LéonBottou撰写的论文中引入的一种算法。 本文研究了无监督学习的方法，并提供了在机器学习项目中处理对某些成果的追求的路线图的一部分。
Techopedia解释了Wasserstein GAN（WGAN）
Wasserstein GAN算法是生成对抗网络（GAN）的一种变体。 生成对抗网络具有与区分数据集和选择结果相关的功能，对于机器学习至关重要。 Wasserstein GAN是一种特殊的GAN，据该团队称，“最小化了地球移动者距离的合理有效的近似值”，其中EM距离是一种用于查看两个多维数据集之间差异的方法。
通过帮助一般地解决生成对抗网络的主要培训问题，Wasserstein GAN可以用于追求降维和其他与特定机器学习成果相关的目标。
