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| 本文作者： 老王 | 2016-12-06 10:33 |
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(lián)合創(chuàng)始人Greg Brockman 在Twitter上說道，“宇宙這個AI 訓(xùn)練架構(gòu)，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(dāng)天，Open AI 科學(xué)家 Ian Goodfellow 在 NIPS 2016 大會上分享了生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的研究成果，雷鋒網(wǎng)對其進行了整理。
Ian Goodfellow介紹：
現(xiàn)為 Open AI 科學(xué)家，此前為谷歌大腦團隊高級研究員，大學(xué)期間師從 Yoshua Bengio 大神。
機器學(xué)習(xí)方法可以分為生成方法（generative approach）和判別方法（discriminative approach），所學(xué)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(wǎng)絡(luò)（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(wǎng)絡(luò)（GAN：Generative Adversarial Networks）
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