生成對抗網路 GAN 介紹

生成對抗網路(Generative Adversarial Networks,GAN)是由生成模型(Generative Model, GM)演變而來。根據事物的屬性(X)預測事物的標記(Y)。生成模型會求取X與Y的聯合機率:P(Y1,X)、P(Y2,X)….. 中最大的機率作為預測結果。

GAN 是一種無監督學習方法,由Goodfellow在2014年提出。透過生成網路與判別網路來進行訓練。