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- @knofrab
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GAN生成式对抗网络2--李宏毅机器学习笔记
GAN 的 Generator 训练完成后，我们需要判断它生成的图像到底“好不好”。：Discriminator和Generator需要“棋逢对手” ，否则可能无法获取有用的梯度；：梯度无法直接传导至离散输出（token），常需强化学习（如SeqGAN）配合。Generator 忽略某些真实分布中的子类别（如图中右边的星星）；：早期的 GAN 论文几乎都是靠“放几张图让人看”，没有量化指标；：Ge
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）--李宏毅机器学习笔记
李老师主要介绍了两种”说法“，但实际上是一个意思。这里先概括性总结一遍防止后面不知道在说什么。
Reinforcement Learning强化学习--李宏毅机器学习笔记
强化学习（Reinforcement Learning）：你不知道输出的“最佳答案”，只能通过与环境互动、收集奖励（Reward）来学习策略。
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）--李宏毅机器学习笔记
李老师主要介绍了两种”说法“，但实际上是一个意思。这里先概括性总结一遍防止后面不知道在说什么。
Reinforcement Learning强化学习--李宏毅机器学习笔记
强化学习（Reinforcement Learning）：你不知道输出的“最佳答案”，只能通过与环境互动、收集奖励（Reward）来学习策略。
到底了