生成式对抗网络_什么是对抗网络什么是生成网络

生成式对抗网络（GAN,Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督

转载于：听见下雨的声音 本文主要阐述了对生成式对抗网络的理解，首先谈到了什么是对抗样本，以及它与对抗

生成式对抗网络（GAN,Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督

对抗样本跟生成式对抗网络没有直接的关系，对抗网络是想学样本的内在表达从而能够生成新的样本，但是有对抗

生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是蒙特利尔大学的Goodfellow Ian于2014年提出的

00.概念GAN，全称为 Generative Adversarial Nets，直译为生成式对抗网络，是一种非监督式模型。

生成式模型不仅在人工智能领域占有重要地位，生成方法本身也具有很大的研究价值。生成方法和判别方法是机器

生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码

这些任务确实难以自动化，但是生成式对抗网络（GAN）已经开始使其中的某些任务成为可能。展开剩余 93% 如果

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