新兴AI民工
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生成式对抗网络：GAN-Generative Adversarial Nets

文章目录

  • GAN网络是个啥
  • 预备知识：最大似然估计
    • 极大似然估计的求解过程
  • 对抗网络基本逻辑
    • V(G, D)详解
      • 求解最大的D
      • $D^* $带入V(G,D)
  • 训练过程
  • 另外两个证明

GAN网络是个啥

在2014年的论文《Generative Adversarial Nets》中，作者Ian J. Goodfellow提出了大名鼎鼎的GAN网络，提出了通过两个网络相互竞争的逻辑去模拟某个数据分布。

在论文的摘要部分很明白的表达了GAN网络的基本逻辑：
准备两个网络G和D，G被称作为生成器，负责通过训练数据来模拟某个数据分布(训练数据就是可以看成是这个数据分布中的样本)；而D被称作判别器，负责判断G生成的数据是不是符合这个数据分布(或者说是这个训练样本)。
整个训练过程就是想让判别器无法正确判断生成器G生成的数据到底是不是

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    今天我们服务器组遇到个问题： 我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
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