Ttur. Işkur da evde paketleme işi.

Ayrıca şirketi sosyal medya hesapları üzerinden takip ederek de güncel gelişmelerden haberdar olabilir, sorularınızı o kanaldan yöneltebilirsiniz. Dilerseniz Tuttur şikayet ve Tuttur yorumlar ını incelemek için sayfamızı da ziyaret edebilirsiniz. İadeden üyeliğe, canlı destekten geciken ödemelere kadar aklınıza gelebilecek tüm konularda sayfamızda paylaşılan kullanıcı yorumlarından yararlanabilirsiniz. Arzu ederseniz, şirketin ve müşterilerin gördüğü sayfamızda siz de tüm geri bildirimlerinizi paylaşabilirsiniz. Ttur. We are one of the world's leading leisure travel groups operating in over 180 countries with more than 30 million customers in 31 key source markets. Title: GANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium. Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) excel at creating realistic images with complex models for which maximum likelihood is infeasible. However, the convergence of GAN training has still not been proved. We propose a two time-scale update rule (TTUR) for training GANs with stochastic gradient descent on arbitrary GAN loss functions. TTUR has an individual learning rate for both the discriminator and the generator. Using the theory of stochastic approximation, we prove that the TTUR converges under mild assumptions to a stationary local Nash equilibrium. The convergence carries over to the popular Adam optimization, for which we prove that it follows the dynamics of a heavy ball with friction and thus prefers flat minima in the objective landscape. For the evaluation of the performance of GANs at image generation, we introduce the ”Fréchet Inception Distance” (FID) which captures the similarity of generated images to real ones better than the Inception Score. In experiments, TTUR improves learning for DCGANs and Improved Wasserstein GANs (WGAN-GP) outperforming conventional GAN training on CelebA, CIFAR-10, SVHN, LSUN Bedrooms, and the One Billion Word Benchmark. Yıl Yapım Rol Notlar ttur 2005 İnadım İnat Kendisi TV Dizisi.