谷歌推出TFGAN：开源的轻量级生成对抗网络库-低调大师

谷歌推出TFGAN：开源的轻量级生成对抗网络库

2017-12-31 560

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

一般情况下，训练一个神经网络要先定义一下损失函数，告诉神经网络输出的值离目标值偏差大概多少。举个例子来说，对于图像分类网络所定义的损失函数来说，一旦网络出现错误的分类结果，比如说把狗标记成了猫，就会得到一个高损失值。

不过，不是所有任务都有那么容易定义的损失函数，尤其是那些涉及到人类感知的，比如说图像压缩或者文本转语音系统。

GAN（Generative Adversarial Networks，生成对抗网络），在图像生成文本，超分辨率，帮助机器人学会抓握，提供解决方案这些应用上都取得了巨大的进步。

不过，理论上和软件工程上的更新不够快，跟不上GAN的更新的节奏。

△ 一段生成模型不断进化的视频

上面的视频可以看出，这个生成模型刚开始只能产生杂乱的噪音，但是最后生成了比较清晰的MNIST数字。

为了让大

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2018-01-01

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2018-01-01

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