期刊文献+

机器学习GAN框架初探 被引量:2

A Preliminary Study of GAN Framework for Machine Learning
下载PDF
导出
摘要 对于机器学习,最常见的是按照数据标签形式划分,可分为:监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习。本文分析研究了机器学习GAN框架。 For machine learning, the most common classification is in the form of data labels, which can be divided into: supervised learning, semisupervised learning, unsupervised learning and reinforcement learning. This paper analyzes and studies the GAN framework of machine learning.
作者 闫东杰 YAN Dong-jie(College of Automation, Beijing University of Information Technology,Beijing 100192)
出处 《数字技术与应用》 2019年第6期195-196,共2页 Digital Technology & Application
关键词 人工智能 机器学习 无监督学习 artificial intelligence machine learning unsupervised learning
  • 相关文献

同被引文献12

引证文献2

二级引证文献11

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部