摘要： GANs使用由神经网络表示的可微函数，作为生成器网络。生成器网络将随机噪声作为输入，然后将此噪声传入可微函数，转变和重塑它，使其具有可识别的结构。该生成器网络的输出是一副逼真的图像。对随机输入噪声的选择，决定了生成器网络会产生怎么样的图像，使用许多不同的输入噪声值运行生成器或网络会产生许多不同的逼真 阅读全文