GAN（译）

时间 2020-12-26

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生成对抗性网络摘要：我们提出了一个新的、通过对抗性过程来评估生成的模型的框架，在这个框架当中，我们同时训练两个模型：一个模型G用来捕捉数据分布，另一个模型D是概率判别模型，用来评估来自训练数据集而不是G模型生成的样本。G的训练过程最大化D犯错误的概率。这个框架就像极小化极大（极大值中的极小值）的两人博弈游戏。在所有G和D可取的空间当中，存在唯一解，其中，G恢复训练数据的分布，D始终取1/2。在G

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