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生成对抗网络(GAN)基础理论
1.生成对抗网络(GAN)简介
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型。GAN的基本思想是通过两个神经网络的对抗过程来生成新的数据样本。这两个神经网络分别是生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的目标是生成能够以假乱真的数据样本,而判别器的目标是区分生成器生成的样本和真实样本。通过不断地对抗训练,生成器能够学会生成越来越逼真的数据样本。
1.1GAN的基本架构
GAN
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