What is the translation of " GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK " in Vietnamese?

• generative adversarial network
• mạng lưới đối thủ thế hệ

Examples of using Generative adversarial network in English and their translations into Vietnamese

This is done using a generative adversarial network(GAN).
Facebook làm được điều này thông qua một mạng Generative Adversarial Network( GAN).

Generative adversarial network will allow to reach a qualitatively new level in the classification of content.
Mạng lưới đối thủ sinh sản sẽ cho phép đạt được một cấp độ mới về chất lượng trong phân loại nội dung.

We achieved this with a Generative Adversarial Network(GAN).
Facebook làm được điều này thông qua một mạng Generative Adversarial Network( GAN).

We have already seen above that it is possible to create non-existent persons via Generative Adversarial Networks.
Chúng tôi đã thấy ở trên rằng có thể tạo ra những người không tồn tại thông qua Mạng đối thủ tạo.

For example, a generative adversarial network being fed portraits could end up producing a series of deformed faces.
Ví dụ, một mạng lưới đối thủ thế hệ được cho ăn chân dung có thể sẽ tạo ra một loạt các khuôn mặt bị biến dạng.

The generator and discriminator form something called a generative adversarial network(GAN).
Generator và discriminator tạo một thứ được gọi là Generative Adversarial Network( GAN).

The generated portraits from the generative adversarial network- with all of the deformed faces- are certainly novel, surprising and bizarre.
Các chân dung được tạo ra từ mạng lưới đối thủ thế hệ- với tất cả các khuôn mặt bị biến dạng- chắc chắn là mới lạ, đáng ngạc nhiên và kỳ quái.

There are different approaches, but the state of the art is called generative adversarial networks.
Có phương pháp tiếp cận khác nhau, nhưng trạng thái của nghệ thuật được gọi là mạng lưới nghịch cảnh.

Researchers have shown that these so-called generative adversarial networks, or GANs, can be used to create fake videos.
Các nhà nghiên cứu đã cho thấy những mạng đối nghịch tổng hợp- hay GANs- có thể được sử dụng để tạo ra các video giả mạo.

Researchers at the Google Brain AI lab have developed a system known as a Generative Adversarial Network(GAN).
Ngay trong tháng trước, các nhà nghiên cứu bộ phận Google Brain đã phát triển một hệ thống mới được gọi là Generative Adversarial Network( GAN).

These networks, called generative adversarial networks, or GANs, have been used to create fake faces based on pictures of celebrities;
Các mạng này được gọi là GAN( Generative Adversarial Network), nó đã từng được dùng để tạo ra những gương mặt giả dựa trên hình ảnh của những người nổi tiếng;

Some of these machine learning techniques involved employing generative adversarial networks(or GANs).
Một số trong các kỹ thuật máy học này liên quan đến việc sử dụng các mạng đối nghịch chung( hoặc GAN).

While the generative adversarial networks(GANs) running like Google Google's BigGAN can create spectacularly weird images, they require a great deal of human interaction and guidance.
Mặc dù các mạng đối nghịch chung( GAN) tạo sức mạnh cho những người như BigGAN của Google có khả năng tạo ra những hình ảnh kỳ lạ, nhưng chúng đòi hỏi một mức độ tương tác và hướng dẫn lớn của con người.

A couple of years back TNW reported on a new generative adversarial network(GAN) the company developed.
Vài năm trước TNW báo cáo về một mạng lưới đối thủ thế hệ mới( GAN) mà công ty đã phát triển.

The artwork, named Portrait of Edmond Belamy, was created using a type of AI algorithm called a generative adversarial network.
Tác phẩm nghệ thuật, có tên là Chân dung của Edmond Belamy, được tạo ra bằng cách sử dụng một loại thuật toán AI được gọi là generative adversarial network- GAN.

The painting was the work of a type of algorithm known as Generative Adversarial Networks(GANs) that was devised by a Paris-based art collective called Obvious.
Bức tranh là công trình của một loại thuật toán được gọi là Generative Adversarial Networks( GANs) được tạo ra bởi một tập thể nghệ thuật có trụ sở tại Paris có tên Obvious.

The engineers made two separate AI systems that form a type of neural net called a Generative Adversarial Network(GAN).
Các kỹ sư đã tạo ra hai hệ thống AI riêng biệt, tạo thành một loại mạng nơ- ron nhân tạo mang tên Generative Adversarial Network( GAN).

You start by taking a type of algorithm known as a generative adversarial network(GAN) and train it on millions of pairs of low-res and high-res images.
Bạn bắt đầu bằng việc sử dụng một loại thuật toán được gọi là Mạng lưới nghịch cảnh( Generative Adversarial Network- GAN) và" huấn luyện" nó với hàng triệu cặp ảnh chất lượng thấp và chất lượng cao.

The researchers, Tero Karras, Samuli Laine, and Timo Aila, came up with a new way of constructing a generative adversarial network, or GAN.
Các nhà nghiên cứu, Tero Karras, Samuli Laine và Timo Aila, đã đưa ra một cách mới để xây dựng một mạng lưới đối thủ thế hệ, hay GAN.

In recent years, Generative Adversarial Networks( GANs) have shown how machine-learning systems that are fed a small amount of labelled data can then generate huge amounts of fresh data to teach themselves.
Trong những năm gần đây, Generative Adversarial Networks( GAN) đã chỉ ra cách các hệ thống máy học được cung cấp một lượng nhỏ dữ liệu được gán nhãn có thể tạo ra một lượng lớn dữ liệu mới để tự dạy.

This series, like many other similar projects, was created using a Generative Adversarial Network that Albiac developed himself.
Loạt tranh này, như nhiều dự án tương tự khác, được tạo ra nhờ một hệ thống mang tên Generative Adversarial Network do chính Albiac phát triển.

It is used to combine and superimpose existing images and videos onto source images or videos using a machine learning technique known as generative adversarial network.
Nó được sử dụng để kết hợp và đặt chồng lên hình ảnh và video hiện hữu có lên hình ảnh hoặc video nguồn bằng cách sử dụng kỹ thuật machine learning được gọi là mạng đối nghịch chung.

A few weeks ago, FastCo Design did report on a Facebook effort to develop a“generative adversarial network” for the purpose of developing negotiation software.
Một vài tuần trước, FastCo Design đã có một bài viết về nỗ lực phát triển một“ mạng lưới cộng tác generative” phục vụ mục đích phát triển phần mềm đàm phán của Facebook.

While the generative adversarial networks(GANs) that power the likes of Google's BigGAN are capable of creating spectacularly strange images, they require a large degree of human interaction and guidance.
Mặc dù các mạng đối nghịch chung( GAN) tạo sức mạnh cho những người như BigGAN của Google có khả năng tạo ra những hình ảnh kỳ lạ, nhưng chúng đòi hỏi một mức độ tương tác và hướng dẫn lớn của con người.

The GAN architecture was first described in the 2014 paper by Ian Goodfellow, et al. titled“Generative Adversarial Networks.”.
Kiến trúc GAN đầu tiên được mô tả trong bài báo khóa học năm 2014 do nhóm của Ian Goodfellow giới thiệu có tên“ Generative Adversarial Networks.”.

According to TechCrunch report, Facebook researchers presented a Generative Adversarial Network(GAN), essentially a machine learning system that tries to fool itself into thinking its creations are real.
Theo TechCrunch, các nhà nghiên cứu của Facebook đã trình bày một Mạng sinh đối kháng( Generative Adversarial Network- GAN), về cơ bản là một hệ thống học máy cố gắng" tự lừa" mình nghĩ rằng những sáng tạo của nó là có thật.

The researchers, Tero Karras, Samuli Laine, and Timo Aila, came up with a new way of constructing a generative adversarial network, or GAN.
Các nhà nghiên cứu, Tero Karras, Samuli Laine và Timo Aila, đã đưa ra một cách mới để xây dựng Mạng chống đối tạo sinh( GAN- Generative adversarial network).

From there, they used a neural networking framework called Generative Adversarial Network(GAN) to learn the distribution of fashion images and generate novel fashion items that maximize users' preferences.
Từ đó họ đã dùng một khung mạng nơ ron( neural networking framework) được gọi là mạng Generative Adversarial Network( GAN) để học sự phân bố các hình ảnh thời trang và tạo ra các mặt hàng thời trang mới tối đa hóa sự ưa thích của người sử dụng.

It is used to combine and superimpose existing images and videos onto source images, or videos using a machine learning technique called a“generative adversarial network”(GAN).
Nó được sử dụng để kết hợp và chồng các hình ảnh và video hiện có lên các hình ảnh hoặc video nguồn bằng cách sử dụng một kỹ thuật học máy( machine learning) được gọi là Generative Adversarial Network( tạm dịch là mạng chống đối tạo sinh).

PizzaGAN, the newest neural network from the geniuses at MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory(CSAIL) and the Qatar Computing Research Institute(QCRI), is a generative adversarial network that creates images of pizza both before and after it's been cooked.
PizzaGAN, mạng thần kinh mới nhất được tạo ra bởi các thiên tài tại Phòng thí nghiệm Khoa học máy tính và Trí tuệ nhân tạo( CSAIL) của MIT và Viện nghiên cứu Điện toán Qatar( QCRI), là một mạng nghịch cảnh với chức năng tạo ra hình ảnh của chiếc bánh pizza trước và sau khi được nướng.