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首先須要大概瞭解什麼是生成對抗網絡,參考維基百科給出的定義(https://zh.wikipedia.org/wiki/生成對抗網絡):網絡
生成對抗網絡(英語:Generative Adversarial Network,簡稱GAN)是非監督式學習的一種方法,經過讓兩個神經網絡相互博弈的方式進行學習。該方法由揚·古德費洛等人於2014年提出。[1]學習
生成對抗網絡由一個生成網絡與一個判別網絡組成。生成網絡從潛在空間(latent space)中隨機採樣做爲輸入,其輸出結果須要儘可能模仿訓練集中的真實樣本。判別網絡的輸入則爲真實樣本或生成網絡的輸出,其目的是將生成網絡的輸出從真實樣本中儘量分辨出來。而生成網絡則要儘量地欺騙判別網絡。兩個網絡相互對抗、不斷調整參數,最終目的是使判別網絡沒法判斷生成網絡的輸出結果是否真實。[1][2]spa