Generative Adversarial Nets(生成對抗網絡)
Generative Adversarial Nets(生成對抗網絡) 生成對抗網絡通過一個對抗步驟來估計生成模型，它同時訓練兩個模型：一個是獲取數據分佈的生成模型$G$，一個是估計樣本來自訓練數據而不是$G$的概率的判別模型$D$。$G$的訓練步驟就是最大化$D$犯錯的概率。這個框架對應於一個二元極小極大博弈。在任意函數$G$和$D$的空間中，存在唯一解，$G$恢復數據分佈，$D$總是等於1
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