Generative Adversarial Nets论文笔记
Abstract 我们提出了一个新的框架来估计生成模型通过一个对抗性的过程, 我们同时训练两个模型: 一个生成模型 G, 捕获数据分布, 和一个判别模型 D, 估计样本的概率来自训练数据还是 G。 Introduction Related work 与 GSNs 相比, 对抗网框架不需要马尔可夫链进行抽样。由于对抗网在生成过程中不需要反馈环路, 因此它们能够更好地利用分段线性单元 [19
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