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GAN：生成式对抗网络介绍和其优缺点以及研究现状Bixiwen

生成式模型生成式对抗网络条件生成式对抗网络，Conditional Generative Adversarial Networks11 概述机器学习方法可以分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），所学到的模型分别称为生成式模型（generative model）和判别式模型（discriminative model）[1 李航]。生成方法通过观测数据学习样本与标签的联合概率分布P(X, Y)，训练好的模型能够生成符合样本分布的新数 …12 生成式模型的分类全观察模型（Fully Observed Models） 模型在不引入任何新的非观察局部变量的情况下直接观察数据。这类模型能够直接编译观察点之间的关系。对于定向型图模型，很容易就能扩展成大模型，而且因为对数概率能被直接计算（不需要近似计算），参数学习也很容易。对于非定向型模型，参数学习就困难，因 …13 生成式模型的应用我们需要生成（Generative models）模型，这样就能从关联输入移动到输出之外，进行半监督分类（semisupervised classification）、数据操作（semisupervised classification）、填空（filling in the blank）、图像修复（inpainting）、去噪（denoising）、oneshot生成 [Rezende et al, ICML 2016]、和 …在blog上查看更多信息