Couvre la mise en œuvre pratique et les applications de la formation contradictoire, des réseaux antagonistes génératifs, de la distance entre les distributions et de l'application de 1-Lipschitz dans les GAN.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Explique le classificateur K-Nearest Neighbors, en attribuant des étiquettes basées sur les points les plus proches et en lissant le bruit dans les étiquettes.
