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近年來，深度學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域的都取得了突破性進(jìn)展，但大家似乎發(fā)現(xiàn)了這樣的一個(gè)現(xiàn)實(shí)，即深度學(xué)習(xí)取得突破性進(jìn)展的工作基本都是判別模型相關(guān)的。2014年Goodfellow等人啟發(fā)白博弈論中的二人零和博弈，開創(chuàng)性地提出了生成對抗網(wǎng)絡(luò)（ GAN）。生成對抗網(wǎng)絡(luò)包含一個(gè)生成模型和一個(gè)判別模型。其中，生成模型負(fù)責(zé)捕捉樣本數(shù)據(jù)的分布，而判別模型一般情況下是一個(gè)二分類器，判別輸入是真實(shí)數(shù)據(jù)還是生成的樣本。這個(gè)模型的優(yōu)化過程是一個(gè)“二元極小極大博弈”u恫題，訓(xùn)練時(shí)固定其中一方（判別網(wǎng)絡(luò)或生成網(wǎng)絡(luò)），更新另一個(gè)模型的參數(shù)，交替迭代，最終，生成模型能夠估測出樣本數(shù)據(jù)的分布。生成對抗網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)對無監(jiān)督學(xué)習(xí)，圖片生成”“的研究起到極大的促進(jìn)作用。生成對抗網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)從最初的圖片生成，被拓展到計(jì)算機(jī)視覺的各個(gè)領(lǐng)域，如圖像分割、視頻預(yù)測、風(fēng)格遷移等。
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