生成对抗性网络的统一框架（paper）

有监督的深度学习就是输入的数据有语义标签，输出的结果由人类标识对错。但很多科学家认为无监督学习才是未来的发展方向，让机器自己从原始数据中发现规律。对抗生成网络就是其中的一种方法。 Christian Szegedy（克里斯坦.赛格德）等人在ICLR2014发表的论文中提出了深度学习对抗样本的概念，即在输入的数据集中故意添加细微的干扰，形成输入样本，导致深度神经网络得出错误的输出。这个错误在人看来一目了然，机器却跌入陷阱