抗网络

“比如，深度学习新秀、生成对抗网络（GAN）的提出者伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）就曾说过：“仅含有一层的前馈网络，的确足以有效地表示任何函数，但是，这样的网络结构可能会格外庞大，进而无法正确地学习和泛化（A feedforward network with a”

“（2）强大的 API 资产行为监测和风险识别能力 系统内置超过千种 API 脆弱性识别策略，融合了调用地址、参数的语义与结构信息，以及调用行为序列特 征，通过生成对抗网络（GAN）数据增强技术与图对比学习（GCL）算法的深度结合，显著提高了异常识别的 精度和适应性。”

“2018年，生成对抗网络（GANs）的发明 GANs是一种连接主义AI技术，由两个神经网络（生成器和判别器）相互竞争学习，能够生成具有高度逼真度的新数据，这一技术对图像生成、风格转换和虚拟现实等领域产生了深远的影响，为人工智能的创造性应用提供了新的思路和方法。”

“图7-2 GAN与GPT的比较 GAN 在深度学习模型的迭代上，AIGC领域最早出现的一个深度学习模型为生成对抗网络（GAN），尽管它曾被称为“21世纪最强大的算法模型之一”，但也存在着生成图像分辨率较低、新图像创意不足等问题。”

“作为一种特殊的编码器模型，变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是生成模型的两座大山之一[另一座是第18讲要介绍的生成对抗网络（GAN）]，VAE特别适用于通过概念向量进行图像生成和编辑的任务。”

“Sora 并不像表面看起来那么简单，它不仅仅是文生视频的编辑器，背后可能还涉 及在生成对抗网络（GAN）、循环神经网络（RNN）、Transformer 模型、扩散 （diffusion）模型等多种深度学习技术方面的突破。”