GAN 简介（一）

         生成性对抗网络（GAN）是一种机器学习技术，通过两个神经网络之间的类似游戏竞争来动态学习生成与来自给定训练数据集（例如，手写数字的图像）的实际数据无法区分的假实例。        这两个网络被称为“Generator”和“Discriminator”。Generator的目标是生成与训练数据集无法区分的数据。Discriminator的目标是正确地确定特定示例是真实的（即来自训练

>>阅读原文<<