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GAN(譯)
時間 2020-12-26
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生成對抗網絡
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生成對抗性網絡 摘要:我們提出了一個新的、通過對抗性過程來評估生成的模型的框架,在這個框架當中,我們同時訓練兩個模型:一個模型G用來捕捉數據分佈,另一個模型D是概率判別模型,用來評估來自訓練數據集而不是G模型生成的樣本。G的訓練過程最大化D犯錯誤的概率。這個框架就像極小化極大(極大值中的極小值)的兩人博弈遊戲。在所有G和D可取的空間當中,存在唯一解,其中,G恢復訓練數據的分佈,D始終取1/2。在G
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