論文筆記之：Generative Adversarial Nets

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Generative Adversarial Nets

NIPS 2014 

　　本文通過對抗過程，提出了一種新的架構來預測產生式模型，我們同時訓練兩個模型：一個產生式模型 G，該模型可以抓住資料分布；還有一個判別式模型 D 可以預測來自訓練樣本　而不是 G 的樣本的機率．訓練 G 的目的是讓 D 儘可能的犯錯誤，讓其無法判斷一個映像是產生的，還是來自訓練樣本．這個架構對應了

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

論文筆記之：Generative Adversarial Nets