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生成式對抗網絡GAN
時間 2020-12-24
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生成模型 G 捕捉樣本數據的分佈,用服從某一分佈(均勻分佈,高斯分佈等)的噪聲 z 生成一個類似真實訓練數據的樣本,追求效果是越像真實樣本越好;判別模型 D 是一個二分類器,估計一個樣本來自於訓練數據(而非生成數據)的概率,如果樣本來自於真實的訓練數據,D 輸出大概率,否則,D 輸出小概率。 判別模型的目標函數如下: 假設我們的生成模型是g(z),其中z是一個隨機噪聲,而g將這個隨機噪聲轉化爲數據
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