品牌型號：lenovo ThinkPad X250
系統(tǒng)：Windows 11
軟件版本:
GAN網(wǎng)絡(luò)是一種機器學(xué)習(xí)方法 ， 是一種深度學(xué)習(xí)模型 ， 是近年來復(fù)雜分布上無監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一 。模型通過框架中（至少）兩個模塊：生成模型（Generative Model）和判別模型（Discriminative Model）的互相博弈學(xué)習(xí)產(chǎn)生相當(dāng)好的輸出 。
原始 GAN 理論中 ， 并不要求 G 和 D 都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ， 只需要是能擬合相應(yīng)生成和判別的函數(shù)即可 。但實用中一般均使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為 G 和 D。一個優(yōu)秀的GAN應(yīng)用需要有良好的訓(xùn)練方法 ， 否則可能由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自由性而導(dǎo)致輸出不理想 。
【GAN網(wǎng)絡(luò)什么意思】機器學(xué)習(xí)的模型可大體分為兩類 ， 生成模型（Generative Model）和判別模型（Discriminative Model） 。判別模型需要輸入變量 ， 通過某種模型來預(yù)測。生成模型是給定某種隱含信息 ， 來隨機產(chǎn)生觀測數(shù)據(jù) 。舉個簡單的例子：判別模型 ， 給定一張圖 ， 判斷這張圖里的動物是貓還是狗 。生成模型 ， 給一系列貓的圖片 ， 生成一張新的貓咪（不在數(shù)據(jù)集里）
對于判別模型 ， 損失函數(shù)是容易定義的 ， 因為輸出的目標(biāo)相對簡單 。但對于生成模型 ， 損失函數(shù)的定義就不是那么容易 。我們對于生成結(jié)果的期望 ， 往往是一個曖昧不清 ， 難以數(shù)學(xué)公理化定義的范式 。所以不妨把生成模型的回饋部分 ， 交給判別模型處理 。這就是Goodfellow他將機器學(xué)習(xí)中的兩大類模型 ， Generative和Discrimitive給緊密地聯(lián)合在了一起 。
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