Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

How are GANs trained | Generative Adversarial Networks with Mathematical Equation, Numerical example

Автор: Learn With Aparna

Загружено: 2025-11-17

Просмотров: 28

Описание:

Contents in this video:
1. What is the training process of Generative Adversarial Networks (GAN)
2. How are GANs trained
3. Generator and Discriminator Training
4. Mathematical equations and formulae for Generator & Discriminator loss
5. Numerical example to demonstrate the GAN training process
6. How is the GAN used to generate fake images and how to distinguish between real and fake images

Other videos on GAN:
   • What Are GANs? | Generative Adversarial Ne...  

About the playlist:
I've started a new playlist on Generative AI.
It will include everything about Generative AI, prompt engineering, tools like ChatGPT, Bard, MidJourney and many more with the technologies/ ML algorithms used, different types of generative models and their deep architecture with step by step code, details on transformers, Large Language models(LLMs) & even basics of Machine learning, deep learning, neural networks, Natural language processing & much more.

Prerequisites required to learn this course:
Your zeal to learn
Basics of Python

This course is for all:
Beginners
Intermediate
Expert
Beginners in Machine learning/ AI can also easily learn this course, as I will go through the basics to an advanced level.

How is this course different:
Includes not just prompts, it includes in-depth knowledge of Generative AI
This course is important for all those who want to upskill
This is in Hindi with English subtitles/ audio track, so everyone can easily understand
Complex algorithms explained with real-life examples

My social links:
Twitter:   / aparnasoneja  
LinkedIn:   / aparna-35066b191  

Queries:
generative models
GAN training process explained
GAN loss
mathematical equations of Generator and discriminator loss
how to calculate the loss of generator and discriminator
what is GAN in AI
generative adversarial networks
GAN tutorial
GAN architecture
AI image generation
deep learning models
generator and discriminator
generative AI tutorial
how GANs work
machine learning for image generation
generative model vs discriminative model
GANs for beginners
AI model training
latent space in GANs
adversarial learning
fake image generation
AI creative models
neural networks for art
computer vision AI
unsupervised learning GAN
deepfake technology explained
DCGAN / StyleGAN / CycleGAN
generative AI examples
how AI learns to create images
AI content creation
diffusion vs GAN models
real vs fake image classification

Hash tags:
#generativeai #generativemodels #generativeadversarialnetworks #deeplearning #deeplearningtutorial #largelanguagemodels #WhatAreGANs #GANsTutorial #WhatAreGansUsefulFor #AI #machinelearning #artificialintelligence

Thanks !!

How are GANs trained | Generative Adversarial Networks with Mathematical Equation, Numerical example

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Build a GAN from scratch to generate fake handwritten digits (Full Python code walkthrough)

Build a GAN from scratch to generate fake handwritten digits (Full Python code walkthrough)

Lecture 3 (Electromagnetic Wave)

Lecture 3 (Electromagnetic Wave)

Overfitting, underfitting | Encoders in Transformer Neural networks | Bias, Variance

Overfitting, underfitting | Encoders in Transformer Neural networks | Bias, Variance

Class 11 chemistry some basic concepts of chemistry|class 11,neet

Class 11 chemistry some basic concepts of chemistry|class 11,neet

Твоя нейронка выдает мусор? 3 параметра LLM, которые изменят ВСЁ за 15 минут

Твоя нейронка выдает мусор? 3 параметра LLM, которые изменят ВСЁ за 15 минут

ЛУЧШАЯ БЕСПЛАТНАЯ НЕЙРОСЕТЬ Google, которой нет аналогов

ЛУЧШАЯ БЕСПЛАТНАЯ НЕЙРОСЕТЬ Google, которой нет аналогов

Types of GAN | DCGAN: Deep Convolutional GAN | How DCGAN uses  Convolution & Pooling

Types of GAN | DCGAN: Deep Convolutional GAN | How DCGAN uses Convolution & Pooling

Илон Маск и Дженсен Хуан: сверх вычисления, будущее ИИ и технологий (19.11.25г.)

Илон Маск и Дженсен Хуан: сверх вычисления, будущее ИИ и технологий (19.11.25г.)

‼️ЗАКРЫТИЕ РФ ОТ МИРА С МАРТА 2026 ОБЪЯВИЛ РКН

‼️ЗАКРЫТИЕ РФ ОТ МИРА С МАРТА 2026 ОБЪЯВИЛ РКН

Как мы создаем эффективных агентов: Барри Чжан, Anthropic

Как мы создаем эффективных агентов: Барри Чжан, Anthropic

Нейронка, которая УНИЧТОЖИЛА ChatGPT 5! / Обзор бесплатной нейросети и ее возможности

Нейронка, которая УНИЧТОЖИЛА ChatGPT 5! / Обзор бесплатной нейросети и ее возможности

Как генерировать картинки в

Как генерировать картинки в "Супер Качестве" абсолютно бесплатно. Апскейл фото.

Миллиардер без сети: как гениальный предприниматель потерял свой бизнес | Ноготков

Миллиардер без сети: как гениальный предприниматель потерял свой бизнес | Ноготков

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

5 тревожных знаков, что ИИ — это пузырь! Как не попасть в ловушку?

5 тревожных знаков, что ИИ — это пузырь! Как не попасть в ловушку?

Как изменилась жизнь разработчиков с приходом ИИ

Как изменилась жизнь разработчиков с приходом ИИ

Normalization in Transformer Neural networks with Code

Normalization in Transformer Neural networks with Code

Настройки Разума, о Которых Люди НЕ ЗНАЮТ – Мастер Ши Хен И

Настройки Разума, о Которых Люди НЕ ЗНАЮТ – Мастер Ши Хен И

Nano Banana 2 (Pro) - Это шедевр! Обзор возможностей и сравнение с предыдущей версией

Nano Banana 2 (Pro) - Это шедевр! Обзор возможностей и сравнение с предыдущей версией

How World Models are Changing the Future of AI Beyond Transformers

How World Models are Changing the Future of AI Beyond Transformers

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]