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深度学习什么是对抗式神经网络？

对抗式神经网络GAN让机器学会“左右互搏”GAN网络的原理本质上就是这两篇小说中主人公练功的人工智能或机器学习版本。

一个网络中有两个角色，修炼的过程中左手扮演攻方，即生成器(generator)，试图生成和自然世界中拟完成任务足够相似的目标;右手扮演守方，即判别器(discriminator)，试图把这个假的、生成的目标和真实目标区分开来。

经过反复多次双手互搏，左手右手的功力都会倍增，从而达到“舍我其谁”的目标。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

常见的深度学习算法主要有哪些？

深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络rfid。

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)，是深度学习的代表算法之一。

循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络。

生成对抗网络(GAN,GenerativeAdversarialNetworks)是一种深度学习模型，是最近两年十分热门的一种无监督学习算法。

有哪些深度神经网络模型？

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。

一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。

RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。

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目前进行图像处理,通常使用什么神经网络

电脑将会加速“进化”吗？

新应用在各领域不断涌现，背后是人工智能研究的突破——“电脑”正加速趋近“人脑”。美国《麻省理工学院技术评论》日前评出有望在2018年造成重大影响的“全球十大突破性技术”，有两项属于人工智能研究领域。

“对抗性神经网络”就是其中之一。

这个名称听起来高深，设计思路却十分有趣：让两个神经网络来玩数字版“猫鼠游戏”，“生成网络”负责“造假”，依据所“见过”的图片来生成新图片，这需要它总结规律、发挥想象力和创造力；“判别网络”负责“验真”，它需要凭训练累积的“经验”，来判断某张图片是真实事物，还是生成网络自创的“假货”。

随着机器学习的不断深入和反复对抗练习，生成网络对事物的理解越发深刻，有助于“进化”出想象力和创造力。

香港中文大学教授李鸿升认为，对抗性神经网络有助于改进现有人工智能算法，在机器翻译、人脸识别、信息检索等诸多方向都可应用。还有一些新技术也刚刚进入成熟期，比如“基于云计算的人工智能”。

专家认为，通过云技术建立开源的人工智能技术库，有助于人工智能应用加速渗透到各个领域，推动产业变革。

python tensorflow GAN对抗神经网络中生成网络部分