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mjl_cv
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2018年8月28日
Generative Adversarial Nets(生成对抗网络)
摘要: 生成对抗网络通过一个对抗步骤来估计生成模型,它同时训练两个模型:一个是获取数据分布的生成模型$G$,一个是估计样本来自训练数据而不是$G$的概率的判别模型$D$。$G$的训练步骤就是最大化$D$犯错的概率。这个框架对应于一个二元极小极大博弈。在任意函数$G$和$D$的空间中,存在唯一解,$G$恢复数
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posted @ 2018-08-28 15:33 mjl_cv
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