生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN),主要由两部分构成:生成模型G和判别模型D。训练GAN就是两种模型的对抗过程。

生成模型:利用任意噪音(random noise)来产生一个样本。

判别模型:判断一个样本是真实的(real),还是生成模型产生的(fake)。

对抗过程

两种模型都不断提升自己。生成模型总是尽可能产生一个接近真实的样本。判别模型总是尽可能分辨出生成模型产生的样本。直到判别模型无法判断一个样本是真实的,还是生成模型产生的。

极小极大博弈

不需要近似推断和马尔科夫链。

参考链接:

https://arxiv.org/pdf/1406.2661v1.pdf

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