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生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)是一种生成式机器学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
最初,GAN由Ian J. Goodfellow于2014年发明,并在论文Generative Adversarial Nets中首次进行了描述,其主要由两个不同的模型共同组成——生成器(Generative Model)和判别器(Discriminative Model):
GAN通过设计生成模型和判别模型这两个模块,使其互相博弈学习产生了相当好的输出。
GAN模型的核心在于提出了通过对抗过程来估计生成模型这一全新框架。在这个框架中,将会同时训练两个模型——捕捉数据分布的生成模型 本文内容由网友自发贡献,转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/一键难忘520/article/detail/826221
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