生成对抗网络就是一个可以实现“点到点变换”的函数，它把潜在空间中的点变成图像空间中的点。
简单的函数很难把这些随机的点恰好都变到真实图像所在的位置，所以实践中通常要利用深度神经网络。
判别网络的任务是判断一张图片空间来自真实数据还是由生成网络所生成。
生成对抗网络的训练包含两个交替进行的阶段，一个是固定生成网络用来训练判别网络，另一个是固定判别网络用来训练生成网络。
生成对抗网络中，生成网络与判别网络动态协作、相互竞争，最终达到一个理想的稳定状态。
条件生成对抗网络可以生成符合给定条件的图片。
生成器为判别器提供了训练样本，判别器则为生成器提供了具体的优化目标。生成器的优化目的是以假乱真。
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本文标题：《人工智能基础》23/91天阅读
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