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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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生成模型与判别模型
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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
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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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
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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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
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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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
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生成模型与判别模型
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
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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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
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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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
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生成模型与判别模型
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
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生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
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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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
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生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
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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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
生成对抗网络
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。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。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。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。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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生成模型与判别模型
生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。
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生成对抗网络（GAN）基本原理
GAN，即生成对抗网络，是一个生成模型，也是半监督和无监督学习模型，它可以在不需要大量标注数据的情况下学习深度表征。最大的特点就是提出了一种让两个深度网络对抗训练的方法。
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生成对抗网络（GAN）的训练
GAN 的基本思想就是一个最小最大定理，当两个玩家（D 和 G）彼此竞争时（零和博弈），双方都假设对方采取最优的步骤而自己也以最优的策略应对（最小最大策略），那么结果就已经预先确定了，玩家无法改变它（纳什均衡）。
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生成对抗网络（GAN）优点与缺点
GAN 的本质就是 G 和 D 互相博弈并最终达到一个纳什平衡点，但这只是一个理想的情况，正常情况是容易出现一方强大另一方弱小，并且一旦这个关系形成，而没有及时找到方法平衡，那么就会出现问题了。而梯度消失和模式奔溃其实就是这种情况下的两个结果，分别对应 D 和 G 是强大的一方的结果。
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生成对抗网络（GAN）改进与发展
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。它使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因为很多时候没有办法拿到监督信息的。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。