学习笔记：生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）(附代码)
同时训练两个模型：（1）生成模型G，不断捕捉训练库里真是图片的概率分布，将输入的随机噪声转变成新的样本（即假数据），使其像是一个真的图片。（2）判别模型D，用来估计一个样本来自训练数据的概率，即它可以同时观察真是和假造的数据，并判断这个数据的真假（这个数据是不是从数据集中获取的图片）。在训练的过程中让两个网络互相竞争。刚开始的时候这两个模型均未经过训练，然后生成模型产生一张假数据欺骗判别模型，判别
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