生成对抗网络 编辑
生成对抗网络是非监督式学习的一种方法，通过让两个人工神经网络相互博弈论的方式进行学习。该方法由伊恩·古德费洛等人于2014年提出。
生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不断调整参数，最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。
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伊恩·古德费洛是一位美国机器学习研究者，现为苹果公司特别项目组机器学习负责人，他曾是谷歌大脑的研究科学家。他对深度学习领域做出了多项贡献，最著名的是发明生成对抗网络。
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