GAN——生成式對抗網絡

GAN的定義 　　GAN是一個評估和學習生成模型的框架。生成模型的目標是學習到輸入樣本的分佈，用來生成樣本。GAN和傳統的生成模型不同，使用兩個內置模型以「對抗」的方式來使學習分佈不斷接近輸入樣本分佈。兩個模型一個是生成式模型（Generative model），用來生成樣本；另一個是判別式模型（Discriminative model），用來判斷樣本是否真實而不是來自生成模型。生成模型並不直接學

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