深度学习（2）——生成对抗网络

深度学习（2）——生成对抗网络 译文，如有错误请与笔者联系 摘要 本文提出一个通过对抗过程来预测生成模型的新框架，其中我们同时训练两个模型：一个用来捕捉数据分布的生成模型G和预测样本来自训练数据而不是G的概率的判别模型D。G的训练目的是最大化D的判别出错概率。该框架实现了“二元极小极大博弈（minimax two-player game）”。在G和D的任意函数空间中，存在唯一解，即G恢复了训练数据

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