生成对抗网络可以帮助神经网络用更少的数据进行学习，生成更多的合成图像，之后还可以用来识别和建设更好的神经网络。
生成对抗网络是由两个神经网络来玩“猫捉老鼠”的游戏。一个是生成器，另一个是判别器：生成器用来创造出看起来像真实图像的假图像，而判别器则用来判断它们是否是真的。在相互对抗中，生成器生成的图像逐渐达到以假乱真的地步，从而让判别器难以判断真假，使得生成的数据分布更加接近真实数据分布。
Transformer 基于注意力机制，不需要进行递归和卷积，因此模型在质量上更胜一筹，需要的训练时间也减少了很多。
Trasformer 的 “Attention”机制：“Attention”机制模仿的是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。具体来说，在看一幅图像或一段文字的时候，眼睛会快速扫描全局，找到需要重点关注的部门（即所谓的注意力焦点），之后再进一步对相关区域进行仔细观察。
Transformer阶段：优化人脑学习过程，关注重点而非全部。
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