GAN v2 ·
Aprendendo Funções Não-Lineares
Ruído gaussiano → MLP Generator → pontos (x,y) · Adam(β₁=0.5) · Label smoothing · D:G ratio 3:1 · Grad clipping
Como funciona:
O Generator (32→128→128→128→128→2) recebe ruído gaussiano e gera pontos (x,y).
O Discriminator (2→128→128→128→1) tenta distinguir reais de falsos.
Cache isolado no forward · Redes de 128 neurônios · Label smoothing (0.9) · D treina 3× por step do G · Gradient clipping ±1 · Batch 256