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什么是生成对抗网络?
1、GAN网络是一种生成对抗网络，由Goodfellow等人在2014年提出。
2、生成对抗网络是一种深度学习模型，由生成器和判别器组成。
3、生成对抗网络是一种生成模型（Generative Model），其背后最基本的思想就是从训练库里获取很多的训练样本（Training Examples），从而学习这些训练案例生成的概率分布。
4、二者关系形成对抗博弈，因此叫 对抗神经网络 （生成对抗网络）。实验证明， 利用这种网络间的对抗关系所形成的网络， 在无监督及半监督领域取得了很好的效果， 可以算是用网络来监督网络的一个自学习过程。
5、生成式对抗网络（GAN， Generative Adversarial Networks ）是一种 深度学习 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。
GAN生成对抗网络(一)
GAN网络是一种生成对抗网络，由Goodfellow等人在2014年提出。
二者关系形成对抗博弈，因此叫 对抗神经网络 （生成对抗网络）。实验证明， 利用这种网络间的对抗关系所形成的网络， 在无监督及半监督领域取得了很好的效果， 可以算是用网络来监督网络的一个自学习过程。
GAN全称为生成式对抗网络，是一种深度学习模型。基本原理是让两个神经网络相互对抗，从而生成逼真的图像、音频或文本等数据。具体说，GAN包括一个生成器和一个辨别器。
生成式对抗网络（GAN， Generative Adversarial Networks ）是一种 深度学习 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。
生成式对抗网络GAN(一)
上面这张图很好的很好的阐述了生成式对抗网络的结构~~ 博弈论 此图给出了生成性对抗网络的概述。目前最重要的是要理解GAN是使两个网络协同工作的一种方式 - 而Generator和Discriminator都有自己的架构。
二者关系形成对抗博弈，因此叫 对抗神经网络 （生成对抗网络）。实验证明， 利用这种网络间的对抗关系所形成的网络， 在无监督及半监督领域取得了很好的效果， 可以算是用网络来监督网络的一个自学习过程。
生成式对抗网络（GAN， Generative Adversarial Networks ）是一种 深度学习 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。
GAN网络是一种生成对抗网络，由Goodfellow等人在2014年提出。
生成对抗网络训练心得
1、所以，网络要经过学习，使得 输出尽可能相似，那就达到了傻傻分不清的状态了。
2、对于生成网络G（） ，我们希望 能够很好地骗过判别网络 ， 假样本 在判别网络的输出越接近真实的标签越好。
3、训练这个单向GAN需要两个loss：生成器的重建Loss和判别器的判别Loss。 重建Loss ：希望生成的图片Gba（Gab（a）与原图a尽可能的相似。CycleGAN本质上是两个镜像对称的GAN，构成了一个环形网络。
4、训练过程中固定一方，更新另一个网络的参数，交替迭代，使得对方的错误最大化，最终，G 能估测出样本数据的分布。生成模型G隐式地定义了一个概率分布Pg，我们希望Pg 收敛到数据真实分布Pdata。
5、心理拓展游戏心得1 在这次心里拓展训练之前，我对拓展训练的了解，只是停留在一般意义上的认知：拓展训练培养团队协作，考验自身意志品质等。
6、GAN全称为生成式对抗网络，是一种深度学习模型。基本原理是让两个神经网络相互对抗，从而生成逼真的图像、音频或文本等数据。具体说，GAN包括一个生成器和一个辨别器。
