生成对抗网络 Generative Adversarial Networks
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原文：Generative Adversarial Nets(生成对抗网络)
生成对抗网络通过一个对抗步骤来估计生成模型，它同时训练两个模型：一个是获取数据分布的生成模型 G ，一个是估计样本来自训练数据而不是 G 的概率的判别模型 D 。 G 的训练步骤就是最大化 D 犯错的概率。这个框架对应于一个二元极小极大博弈。在任意函数 G 和 D 的空间中，存在唯一解， G 恢复数据分布， D 总是等于 。在 G 和 D 通过多层感知机定义的情况下，整个系统通过反向传播训练。在 ...
2018-08-28 15:33 0 1076 推荐指数：
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