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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。
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参考链接
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