GAN生成對抗網絡

看白話深度學習與Tensorflow筆記 GAN是14年提出的，其目的是模擬一種數據概率分佈的生成器，使這種概率分佈與某種觀測數據的概率統計分佈儘可能接近。該模型包含G（generative model)模型和D模型（Discriminative model）,即生成模型和判別模型，D模型較爲常見，如CIFAR-10項目中的判斷模型，來提取特徵判斷圖片的分類標籤。舉例說明更直觀，G模型的目的是爲了

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