学习论文--Semantic Segmentation using Adversarial Networks.涉及到的一些概念性问题
生成对抗网络框架： 生成对抗网络（Generative adversarial networks，简称为GAN）是2014年由Ian J. Goodfellow首先提出来的一种学习框架。传统的生成模型都需要先定义一个概率分布的参数表达式，然后通过最大化似然函数来训练模型，比如深度玻尔兹曼机（RBM）。这些模型的梯度表达式展开式中通常含有期望项，导致很难得到准确解，一般需要近似，比如在RBM中，利用
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