學習筆記：生成對抗網絡（Generative Adversarial Nets）(附代碼)
同時訓練兩個模型：（1）生成模型G，不斷捕捉訓練庫裏真是圖片的概率分佈，將輸入的隨機噪聲轉變成新的樣本（即假數據），使其像是一個真的圖片。（2）判別模型D，用來估計一個樣本來自訓練數據的概率，即它可以同時觀察真是和假造的數據，並判斷這個數據的真假（這個數據是不是從數據集中獲取的圖片）。在訓練的過程中讓兩個網絡互相競爭。剛開始的時候這兩個模型均未經過訓練，然後生成模型產生一張假數據欺騙判別模型，判別
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