问答Goodfellow：没有样例能不能训练机器学习算法？-低调大师

问答Goodfellow：没有样例能不能训练机器学习算法？

2017-12-31 590

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

从图像和语音识别到自然语言分析，神经网络已经在很多领域大展身手。过去几年，它们的精确度已经几乎可以与人类媲美。但仍有很多神经网络无法完成的任务——例如，这种技术还无法取代人类的创造力。

2014年，Ian Goodfellow提出了生成式对抗网络（GAN），可以在无人监督的情况下自行训练，还能对过去的错误和不足进行分析，从而改进效果。

多数深度学习算法都需要数千或数百万添加标签的样例才能获得想要的结果，而对抗网络的出现有助于减少数据需求。从本质上讲，人工智能可以通过模仿“专家”——也就是GAN中的辨别者——来学习复杂的任务。

GAN可以训练两个目标相互竞争的独立网络，还可以用于绘制和归类图像，以及识别情绪、规则和指令。Facebook和Google等现在都在深度学习模型中高度依赖GAN。

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