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近年来，深度学习在很多领域的都取得了突破性进展，但大家似乎发现了这样的一个现实，即深度学习取得突破性进展的工作基本都是判别模型相关的。2014年Goodfellow等人启发白博弈论中的二人零和博弈，开创性地提出了生成对抗网络（ GAN）。生成对抗网络包含一个生成模型和一个判别模型。其中，生成模型负责捕捉样本数据的分布，而判别模型一般情况下是一个二分类器，判别输入是真实数据还是生成的样本。这个模型的优化过程是一个“二元极小极大博弈”u恫题，训练时固定其中一方（判别网络或生成网络），更新另一个模型的参数，交替迭代，最终，生成模型能够估测出样本数据的分布。生成对抗网络的出现对无监督学习，图片生成”“的研究起到极大的促进作用。生成对抗网络已经从最初的图片生成，被拓展到计算机视觉的各个领域，如图像分割、视频预测、风格迁移等。
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