深度学习项目开发实战_生成对抗网络_编程案例解析实例详解课程教程.pdf

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种由两个彼此对抗（因此有了名字中的对抗）的网络组成的深度神经网络结构。2014 年，Ian Goodfellow 和包括 Yoshua Benjio 在内的其他研究人员在蒙特利尔大学的一篇论文“Generative Adversarial Networks”中介绍了 GAN。提到 GAN，Facebook 的 AI研究总裁 Yann LeCun 称对抗训练是机器学习过去十年中最有趣的想法。GAN 潜力巨大，因为它可以学习模仿任何的数据分布。也就是说，可以训练 GAN 在包括图像、音乐、语言和文本在内的任何领域中创造与我们类似的世界。从某种意义上说，它们是机器人艺术家，它们的输出令人印象深刻（见 nytimes 网站）同时也让人们受到鼓舞。