生成對抗網絡（Generative Adversarial Nets）

pdf:http://de.arxiv.org/pdf/1406.2661 code:https://github.com/goodfeli/adversarial 摘要 我們提出了一個新的框架，用於通過對抗來估計生成模型過程中，我們同時訓練兩個模型：生成模型G 捕獲數據分佈，以及判別模型D樣本來自訓練數據而非G的概率。訓練G的過程是最大程度地提高D犯錯的可能性。 這個 框架對應於一個兩人零和遊戲

>>阅读原文<<