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Ian J. Goodfellow等人于2014年在论文Generative Adversarial Nets中提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架。框架中同时训练两个模型:一个生成模型(generative model)G,用来捕获数据分布;一个判别模型(discriminative model)D,用来估计样本来自于训练数据的概率。G的训练过程是将D错误的概率最大化。可以证明在任意函数G和D的空间中,存在唯一的解决