Generative Adversarial Nets

时间 2020-12-30

标签机器学习繁體版

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Generative Adversarial Nets 摘要生成器和判别器在训练过程中，相互对抗，共同进化。我们同时训练两个模型，生成模型G，用来捕获数据分布，一个判别模型D用来评估输入样本来自于训练数据(真实数据)的概率。对G来说训练的过程是最大化D犯错误的概率。这个框架相当于一个极小化极大的双方博弈游戏。对于任意函数G, D，在空间中存在一个唯一解，即为G恢复训练数据，D处处等于1/2。G

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