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就蹲在了我办公室的门前,想来一定有了什么重大的发现吧?”
“很急,我真的很急。”伊恩深耕生成领域已经有段时日,在他昨天想到这个思路的时候,他就已经意识到了这将会是整个模式上的重大变革。
从本科开始到现在,十年磨一剑,伊恩非常兴奋。他有不错的学术嗅觉,能感觉到这个想法的不同凡响。自己的出头之日就要到了吗?
就在此时此刻,他可以感觉到这是一个绝佳的契机,能够凭借自己的实力,去摆脱吴恩达弟子,本吉奥弟子这一即是光环又是阴影的经历。
让世人真真正正地认识到他自己,通过自己提出的技术和算法来重新看待自己。
“两个网络的相互对抗吗。”本吉奥听完之后沉吟了一会,不像伊恩的几个朋友那样急着提出反对和怀疑的态度,本吉奥对富有想象力,富有创意的点子一直都是非常鼓励的态度。
“同时训练两个模型,而不是一个。生成器和判别器两者可以左脚踩右脚地螺旋相互提升。你是想通过这种模式,去让生成器的分布最终尽量接近于提供的真实数据。”
“这样,我们也摆脱了寻常的思路,我们训练判别器,不是为了让它可以百分之百地判断图片是不是生成的。反而,我们的目的是为了让判别器再也不清楚到底哪些是真,哪些是假。”伊恩补充道。
“对抗只是一种形式,其本身的目的还是为了训练一个生成式的网络。我有信心,这种方式可以摆脱对数据标签的依赖,大量的其他数据可以在不需要额外处理的情况下被利用起来。”
伊恩直到此时,激动的情绪还没有平息。
“不仅仅是如此,生成只是最初步的应用。”本吉奥思索了一会儿,说道,“它完全可以通过对数据的筛选来达到特别的目的。只需要少量的代码调整,我相信它可以很好地处理布局简单的图案,尤其是在人脸这样的方向,这是非常危险的技术。”
“你打算给它取一个怎样的名字?”本吉奥一边说着一边打开了电脑,给技术起名字是一个难题,也是一门艺术。
名字取不好,工作全白搞。
一个响亮的名字,一个有趣而简洁的缩写,都很有可能会提升工作的知名度,受欢迎程度和应用范围。
“生成...与..对抗。要不,就叫它生成式对抗网络?”伊恩也还没有仔细去想这个问题,便将这个想法中最关键的两个元素给添加到名字当中。
“Generative A