深度學習（2）——生成對抗網絡

深度學習（2）——生成對抗網絡 譯文，如有錯誤請與筆者聯繫 摘要 本文提出一個通過對抗過程來預測生成模型的新框架，其中我們同時訓練兩個模型：一個用來捕捉數據分佈的生成模型G和預測樣本來自訓練數據而不是G的概率的判別模型D。G的訓練目的是最大化D的判別出錯概率。該框架實現了「二元極小極大博弈（minimax two-player game）」。在G和D的任意函數空間中，存在唯一解，即G恢復了訓練數據

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