第286章 图奖大佬肯定的方向（3/3）

个深度学习模型在前世有个大名鼎鼎地称呼：

——生成对抗网络(gan)

生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成。

生成网络从潜在空间中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模彷训练集中的真实样本。

判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。

而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。

两个网络相互对抗、不断调整参数。

最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。

在前世图灵奖获得者、卷积神经网路之父yannle在某次学术论坛上甚至将生成对抗网络模型称之为机器学习方面二十年来最酷的想法。

能得到图灵奖级别大老这样高度肯定，生成对抗网络模型的价值可想而知。

前世生成对抗网络作为非监督式学习的一种方法。

是由尹恩·古德费洛等人于2014年提出的。

不过这个时空由于机器学习方面的研究整体滞后。

这个前世颇为有名的深度学习模型在这个时空想要如约而至似乎是有些难度了。

这倒是给了林灰一些上下其手的机会。