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。用于训练对抗性网络的数据不必为标记数据,因为判别网络可以完全基于训练数据本身的特征来对生成网络的输出做出判断。所以,GAN既可以用于监督学习,也可以用于无监督学习和强化学习。

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本专题以浅显易懂的图表文字,大致介紹人工智能的历史演化,介绍人工智能机器学习中几种主要模型,及其各自常用之算法及商业用例

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