學習論文--Semantic Segmentation using Adversarial Networks.涉及到的一些概念性問題
生成對抗網絡框架： 生成對抗網絡（Generative adversarial networks，簡稱爲GAN）是2014年由Ian J. Goodfellow首先提出來的一種學習框架。傳統的生成模型都需要先定義一個概率分佈的參數表達式，然後通過最大化似然函數來訓練模型，比如深度玻爾茲曼機（RBM）。這些模型的梯度表達式展開式中通常含有期望項，導致很難得到準確解，一般需要近似，比如在RBM中，利用
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