生成式对抗网络GAN
生成模型 G 捕捉样本数据的分布，用服从某一分布（均匀分布，高斯分布等）的噪声 z 生成一个类似真实训练数据的样本，追求效果是越像真实样本越好；判别模型 D 是一个二分类器，估计一个样本来自于训练数据（而非生成数据）的概率，如果样本来自于真实的训练数据，D 输出大概率，否则，D 输出小概率。 判别模型的目标函数如下： 假设我们的生成模型是g(z)，其中z是一个随机噪声，而g将这个随机噪声转化为数据
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