Le Reti Avversarie Generative o GAN (Generative Adversarial Networks) sono una tecnica potente per generare dati realistici da una data distribuzione. Ad esempio, se abbiamo un set di dati di volti umani, possiamo usare una GAN per creare nuovi volti che sembrano appartenere alla stessa popolazione.

Una GAN è composta da due reti neurali: un generatore e un discriminatore. Il generatore prende un input casuale, chiamato vettore latente, e lo trasforma in un output falso, come un'immagine. Il discriminatore prende un output reale dal dataset o un output falso dal generatore e cerca di classificarlo come reale o falso.

Il generatore e il discriminatore sono addestrati in modo avverso, vale a dire che competono l'uno contro l'altro. Il generatore cerca di ingannare il discriminatore producendo output più realistici, mentre il discriminatore cerca di migliorare la propria accuratezza rifiutando gli output falsi. Il processo di addestramento si arresta quando il generatore e il discriminatore raggiungono un equilibrio, in cui il discriminatore non è in grado di distinguere tra output reali e output falsi.

Le GAN hanno molte applicazioni nella simulazione di immagini, nell'elaborazione del linguaggio naturale, nella sintesi audio e altro ancora. Possono generare immagini, testi, discorsi, musica e altri tipi di dati di alta qualità, difficili da produrre con altri metodi. Le GAN possono essere utilizzate anche per l'aumento dei dati, il trasferimento di stile, l'editing di immagini e il rilevamento di anomalie.

Peter Newmark (1916-2011) è stato un teorico e studioso britannico nel campo degli studi sulla traduzione. È considerato una figura di spicco in questo campo, in particolare per i suoi contributi allo studio della teoria e della pratica della traduzione.

Newmark è stato professore di traduzione presso l'Università del Surrey, nel Regno Unito, e autore di numerosi libri e articoli sulla traduzione, tra cui "Approaches to Translation" (1981), "A Textbook of Translation" (1988) e "More Paragraphs on Translation" (1998).

Il lavoro di Newmark si concentra sull'idea che la traduzione non è solo un processo linguistico, ma anche culturale e comunicativo, e sottolinea l'importanza di considerare i contesti sociali, culturali e storici delle lingue di partenza e di arrivo quando si traduce. È noto anche per le sue classificazioni dei metodi di traduzione, come la traduzione semantica e quella comunicativa, e per la sua enfasi sul ruolo del traduttore come mediatore tra lingue e culture.

La traduzione semantica si concentra sulla conservazione del significato e del contenuto del testo di partenza nel modo più accurato possibile, mentre la traduzione comunicativa dà la priorità all'effetto che il testo di partenza ha sul pubblico di destinazione. In altre parole, la traduzione semantica si preoccupa di trasferire il significato letterale del testo di partenza, mentre la traduzione comunicativa tiene conto del contesto culturale e sociale del pubblico di destinazione e adatta la traduzione di conseguenza.

La traduzione semantica può essere utile per i testi tecnici o scientifici, dove l'accuratezza è fondamentale, mentre la traduzione comunicativa è spesso preferita per i testi letterari o creativi, dove l'impatto sul pubblico di destinazione è più importante. Tuttavia, nella pratica, la maggior parte delle traduzioni prevede una combinazione di entrambi gli approcci.

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