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                    深度丨 Yoshua Bengio 得意門生詳解機器學習生成對抗網絡（含86頁PPT）                
    
                
    
                    
    
                        
    
                            
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                                2016-12-06 10:33                            
                                                                                    
                                                                                                                            
                                                    
                        
    
                    
    
                
    
                
    
                    導語：Open AI 科學家 Ian Goodfellow 昨日在 NIPS 2016 大會上分享了生成式對抗網絡的研究成果，雷鋒網對其進行了整理。                
    
            
    
        
    
        
    
            
    

                
    
                    
    
                        
                        
                        
                                                
                        
                        
                                                
                        
                        
    深度丨 Yoshua Bengio 得意門生詳解機器學習生成對抗網絡（含86頁PPT）
    昨日，Open AI 宣布開源其新平臺“宇宙”（Universe）。這家由伊隆·馬斯克資助的非贏利性 AI 開源組織，在周一的上午搞了個大新聞，隨后 Open AI 也在 NIPS 的會場展示了自己的成果。
    Open AI 聯合創始人Greg Brockman 在Twitter上說道，“宇宙這個AI 訓練架構，是我們從Open AI建立之初就在計劃著的”。可見 Open AI 對這個平臺的重視。
    而在當天，Open AI 科學家 Ian Goodfellow 在 NIPS 2016 大會上分享了生成式對抗網絡的研究成果，雷鋒網對其進行了整理。
    Ian Goodfellow介紹：
    現為 Open AI 科學家，此前為谷歌大腦團隊高級研究員，大學期間師從 Yoshua Bengio 大神。
    機器學習方法可以分為生成方法（generative approach）和判別方法（discriminative approach），所學到的模型分別稱為生成式模型（generative model）和判別式模型（discriminative model）。其中近兩年來流行的生成式模型主要分為三種方法：
    • 生成對抗網絡（GAN：Generative Adversarial Networks） 
    • 變分自編碼器（VAE: Variational Autoencoders） 
    • 自回歸模型（Autoregressive models） 
    今天著重講生成對抗網絡（GAN：Generative Adversarial Networks） 
    深度丨 Yoshua Bengio 得意門生詳解機器學習生成對抗網絡（含86頁PPT）
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