GAN—生成对抗网络

原理： 假设我们有两个网络：一个生G（Generator），一个判别D（Discriminator）。 G是一个生成图片的的网络，它接受一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G（z）。 D是一个判别网络，判断一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片的。输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，输出为0，就代表不可能是真实的图片。 “对抗”的由

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