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近年來，深度學習在很多領域的都取得了突破性進展，但大家似乎發現了這樣的一個現實，即深度學習取得突破性進展的工作基本都是判別模型相關的。2014年Goodfellow等人啟發白博弈論中的二人零和博弈，開創性地提出了生成對抗網絡（ GAN）。生成對抗網絡包含一個生成模型和一個判別模型。其中，生成模型負責捕捉樣本數據的分布，而判別模型一般情況下是一個二分類器，判別輸入是真實數據還是生成的樣本。這個模型的優化過程是一個“二元極小極大博弈”u恫題，訓練時固定其中一方（判別網絡或生成網絡），更新另一個模型的參數，交替迭代，最終，生成模型能夠估測出樣本數據的分布。生成對抗網絡的出現對無監督學習，圖片生成”“的研究起到極大的促進作用。生成對抗網絡已經從最初的圖片生成，被拓展到計算機視覺的各個領域，如圖像分割、視頻預測、風格遷移等。
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