提出于2014年。
GAN由两个神经网络组成：一个试图生成看起来与训练数据相似数据的生成器 ，以及一个试图从虚假数据中分辨出真实数据的判别器 。生成器和判别器在训练期间相互竞争。
对抗训练（训练竞争性网络）是一种重要的机器学习思想。
生成器 G G G（generator）
判别器 D D D（discriminator）
训练过程
问题：参数是如何训练更新的呢？
网络结构
结构示意图
数学描述
提出于2014年。
GAN由两个神经网络组成：一个试图生成看起来与训练数据相似数据的生成器 ，以及一个试图从虚假数据中分辨出真实数据的判别器 。生成器和判别器在训练期间相互竞争。
对抗训练（训练竞争性网络）是一种重要的机器学习思想。
生成器 G G G（generator）
判别器 D D D（discriminator）
问题：参数是如何训练更新的呢？