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生成对抗网络GAN
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生成模型（GenerativeModel）是一种可以通过学习训练样本来产生更多类似样本的模型。在所有生成模型当中，最具潜力的是生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）。GANs是非监督机器学习的一种，它的运作方式可被看做是两个神经网络相互竞争的零和游戏（zero-sumgame）。GAN中有两个这样的博弈者，一个人名字是生成模型（G），另一个人名字是判别模型（D）。他们各自有各自的功能。生成模型是一个样本生成器，输入一个噪声/样本，然后把它包装成一个逼真的样本，也就是输出。判别模型是一个二分类器（如同0-1分类器），来判断输入的样本是真是假。（就是输出值大于0.5还是小于0.5）。使用GAN，可以获取大量实用数据，用于建模。
zxwwes 0 0
1
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