关于生成式对抗网络简述 生成式对抗网络


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小伙伴们,你们好,小龙今天来谈谈以上生成式对抗网络,关于生成式对抗网络简述问题 , 那么下面分享给大家一起了解下吧 。
1、生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一 。
2、模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出 。
3、原始 GAN 理论中 , 并不要求 G 和 D 都是神经网络,只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可 。
4、但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D。
5、一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法,否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出不理想 。
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