论文笔记-GAN

GAN：生成式对抗模型，通过生成模型生成图片数据，然后判别模型判定图片的真假，把结果参数传递给生成模型，生成模型再不断地迭代优化参数，使用对抗式训练地方式使得生成模型取得良好地表现。 在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。 多层感知机 原始GAN地G和D都是多层感知机。

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