by Virunga
Sep 22
席勒（Johann Schiller）康德（Immanuel Kant）～～哲學上關於「遊戲/遊戲衝動/美學理性」的討論，研究方向偏向AI與美學、認知與倫理的交叉。 有學者把康德的認知與美學理論拿來討論機器認知、審美判斷與倫理，近幾年也有專文回顧「康德與AI」的相關討論。 席勒（尤其是德國美學傳統）關於「遊戲衝動」和感性/理性調和的思想，也被用來討論AI藝術、審美判斷與人機互動中的價值問題。 點擊照片放大
在人工智慧中，GAN代表生成對抗網路（Generative Adversarial Network），這是一種深度學習模型，由兩個神經網路——生成器（Generator）與判別器（Discrimina-tor）——彼此競爭，以產生新的、逼真的資料。生成器負責產生偽造資料，而判別器則試圖將其與真實資料區分開來。透過這種對抗過程，生成器逐漸學會產生高度逼真的輸出，例如影像、聲音或文字，與原始訓練資料相似。
生成器（Generator）：接收隨機輸入（雜訊），並學習生成與真實資料相似的新樣本。
判別器（Discriminator）：同時接收真實資料樣本與生成器產生的偽造資料，並學習區分兩者。
對抗訓練（Adversarial Training）：生成器嘗試「欺騙」判別器，生成更逼真的偽造資料；同時，判別器也不斷提升辨別能力。這種競爭迫使雙方持續進步，最終能產生愈來愈真實的輸出。
GAN 的主要應用： 影像合成（Image Synthesis）：生成逼真的影像，例如不存在的人臉或全新藝術作品。 資料增強（Data Augmentation）： 在高品質標註資料稀缺時，生成更多訓練資料。 語音強化（Speech Enhancement）：提升音訊品質。 文字轉影像（Text-to-Image Generation）：根據文字描述生成對應的影像。
為什麼 GAN 很重要？
GAN 為生成新的、複雜的資料提供了強大的解決方案，能夠模仿既有的模式，而這在傳統機器學習模型中一直是個挑戰。這使 GAN 在創意應用中極具價值，並能在真實世界資料有限或取得成本高昂的情況下，幫助訓練人工智慧。
Oct 2
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在人工智慧中，GAN代表生成對抗網路（Generative Adversarial Network），這是一種深度學習模型，由兩個神經網路——生成器（Generator）與判別器（Discrimina-tor）——彼此競爭，以產生新的、逼真的資料。生成器負責產生偽造資料，而判別器則試圖將其與真實資料區分開來。透過這種對抗過程，生成器逐漸學會產生高度逼真的輸出，例如影像、聲音或文字，與原始訓練資料相似。
GAN 的運作方式：
生成器（Generator）：接收隨機輸入（雜訊），並學習生成與真實資料相似的新樣本。
判別器（Discriminator）：同時接收真實資料樣本與生成器產生的偽造資料，並學習區分兩者。
對抗訓練（Adversarial Training）：生成器嘗試「欺騙」判別器，生成更逼真的偽造資料；同時，判別器也不斷提升辨別能力。這種競爭迫使雙方持續進步，最終能產生愈來愈真實的輸出。
GAN 的主要應用：
影像合成（Image Synthesis）：生成逼真的影像，例如不存在的人臉或全新藝術作品。
資料增強（Data Augmentation）： 在高品質標註資料稀缺時，生成更多訓練資料。
語音強化（Speech Enhancement）：提升音訊品質。
文字轉影像（Text-to-Image Generation）：根據文字描述生成對應的影像。
為什麼 GAN 很重要？
GAN 為生成新的、複雜的資料提供了強大的解決方案，能夠模仿既有的模式，而這在傳統機器學習模型中一直是個挑戰。這使 GAN 在創意應用中極具價值，並能在真實世界資料有限或取得成本高昂的情況下，幫助訓練人工智慧。
Oct 2