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generative adversarial networks (gan) 是一種生成模型(generative model)，屬於無監督學習模型。 與之類似的生成模型還有pixelrnn，pixelcnn，variational autoencoders (vae)
無監督學習只有原始資料沒有標註，目標是學到資料中隱含的結構。應用主要有：clustering（聚類），dimensionility reduction（降維），feature learning（如下圖所示）
GAN 生成對抗網路
原理 假設我們有兩個網路 乙個生g generator 乙個判別d discriminator g是乙個生成的的網路，它接受乙個隨機的雜訊z，通過這個雜訊生成，記做g z d是乙個判別網路，判斷一張是不是 真實的 它的輸入引數是x，x代表一張的。輸出d x 代表x為真實的概率，如果為1，就代表100...
生成對抗網路 GAN
原文 generative adversarial networks 模型組成 核心公式 演算法圖示化描述 全域性最優點 pg pdata 效果與對比展望 ming maxdv d,g exp data x logd x exp x x log 1 d g z 分析 上方為 gan 網路的核心演算法...
GAN（生成對抗網路）
gan,generative adversarial network.起源於2014年，nips的一篇文章，generative adversarial net.gan,是一種二人博弈的思想，雙方利益之和是乙個常數，是固定的。你的利益多點，對方利益就少點。gan裡面，博弈雙方是 乙個叫g 生成模型 ...