生成对抗网络1.生成对抗网络的定义生成式对抗网络是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型和判别模型的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为G和D 。2.生成对抗网络的结构 GANs是以两个独立的对抗网络组成：
（GAN）的应用非常广泛，近年来，对GAN的研究也越来越多，成为深度学习中最为活跃的领域之一。我在本文中对GAN网络的主要应用进行详细梳理，共总结出近20种应用，给出了代表性论文。 生成图像数据集的示例 Generate Examples for Image Datasets示例一Ian Goodfellow等人在原始论文中描述了生成新的可信样本的应用。在2014年的论文“ Genera
对抗机器学习（Adversarial Machine Learning）是一种以欺骗或攻击为目的的机器学习技术和研究领域。在对抗机器学习中，黑客通过产生、操纵或拦截训练数据、特征数据、模型参数等方式，来试图改变或破坏机器学习算法的行为，从而达到他们的不良目的。例如，在人脸识别中，黑客可能会通过添加/修改噪音、旋转图像、遮挡部分特征等方式，诱导识别系统进行错误的认证和识别。Attack ML Mod
深度卷积对抗神经网络 进阶 第一部分 GANs 在数据增强和隐私领域的应用 GANs for Data Augmentation and PrivacyGANs可以创造性地生成数据，这样就可以用在数据增强领域，在某些缺乏数据的行业认为地添加数据。此外，生成的数据如果用于神经网络训练，那么以防某些人利用逆向工程的方式窃取原本的个人数据，那么如何保证个人隐私的安全便也是迫在眉睫的事情。1. GANs的
