会员服务
生成对抗网络（GAN）是Ian Goodfellow及其同事在2014年设计的一类机器学习框架。两个神经网络在游戏中相互竞争（从博弈论的角度讲，通常但并非总是以零和博弈的形式）。 在给定训练集的情况下，该技术将学习生成具有与训练集相同的统计数据的新数据。 例如，受过照片训练的GAN可以生成新照片，这些新照片至少对人类观察者而言表面上看起来真实，具有许多现实特征。 尽管GAN最初是作为一种形式的无监督学习模型提出的，但它也已被证明可用于半监督学习，完全监督学习和强化学习。
没有数据了, 换个别的吧!
参考链接
父主题
机器学习
数据挖掘
子主题
BEGAN
LSGAN
WGAN
条件生成对抗网络
DCGAN
微信扫码咨询专知VIP会员
Top