品牌型号：lenovo ThinkPad X250
系统：Windows 11
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GAN网络是一种机器学习方法 ， 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 。
【GAN网络什么意思】机器学习的模型可大体分为两类 ， 生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model） 。判别模型需要输入变量 ， 通过某种模型来预测。生成模型是给定某种隐含信息 ， 来随机产生观测数据 。举个简单的例子：判别模型 ， 给定一张图 ， 判断这张图里的动物是猫还是狗 。生成模型 ， 给一系列猫的图片 ， 生成一张新的猫咪（不在数据集里）
对于判别模型 ， 损失函数是容易定义的 ， 因为输出的目标相对简单 。但对于生成模型 ， 损失函数的定义就不是那么容易 。我们对于生成结果的期望 ， 往往是一个暧昧不清 ， 难以数学公理化定义的范式 。所以不妨把生成模型的回馈部分 ， 交给判别模型处理 。这就是Goodfellow他将机器学习中的两大类模型 ， Generative和Discrimitive给紧密地联合在了一起 。
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