对抗神经网络算法 应用,对抗神经网络算法 英文

深度学习什么是对抗式神经网络？

对抗式神经网络GAN让机器学会“左右互搏”GAN网络的原理本质上就是这两篇小说中主人公练功的人工智能或机器学习版本。

一个网络中有两个角色，修炼的过程中左手扮演攻方，即生成器(generator)，试图生成和自然世界中拟完成任务足够相似的目标;右手扮演守方，即判别器(discriminator)，试图把这个假的、生成的目标和真实目标区分开来。

经过反复多次双手互搏，左手右手的功力都会倍增，从而达到“舍我其谁”的目标。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

常见的深度学习算法主要有哪些？

深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络rfid。

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)，是深度学习的代表算法之一。

循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络。

生成对抗网络(GAN,GenerativeAdversar