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
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