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深度学习
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RNN基本概念和原理
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生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN) 是一种用于生成模型的无监督学习算法。
GAN 由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成,生成器用于生成样本,判别器用于区分生成的样本和真实样本。
GAN 的训练过程是一个博弈过程,生成器和判别器相互竞争,不断优化。
GAN 可用于图像生成、视频生成、文本生成等领域,在艺术、设计和娱乐行业有广泛应用。
强化学习(Reinforcement Learning)
深度学习基础
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