1、“.....最终两者会达到个平衡，结果就是生成器生成以假的理论及改进方向论文原稿，在很多与有关的工作中都已被应用。实际上对于原始来说，它给了对生成模型有兴趣的学者们个足够大的发挥空间。目前已知的已经应用于超分辨率图像的处理实现了由文字生成图像甚至在视频处理方面也有良好的表现。但目前面临着个尴尬的的理论有效性，而对于其中的细节并没深究，比如最初输入生成器的信号只是随机噪声......”。

2、“.....主要包括带条件的改进的噪声实现及从第方对进行改进的研究成果两部分。最后对最前沿的实际应用做个简单的介绍。在许多统计学问题上，人们倾向于求最大对数似然估计值就是为了避免些不必要的数值问题。其次，對于期望值的计算，是因为本身的理念，为了使得最终生成的数据分这个不断训练的过程，就是生成器与判别器的极大极小博弈过程。的理论及改进方向论文原稿。随着人工智能的发展......”。

3、“.....将机器学习中的生成式模型和判别式模型思想结了求对数的过程公式加入了求期望值的操作。的理论及改进方向论文原稿。模型框架原始模型是首先将个维的随机噪声输入生成器，随后该噪声在构成生成器的多层感知器或是神经网络中映射到个新的数据分布，得到而后将真实数据分布与共同输入对扩展中主要的几个研究成果进行梳理与介绍，主要分为对自身的改进研究成果以及从第方对进行改进的研究成果两部分......”。

4、“.....这个不断训练的过程，就是生成器与判别器的极大极小博弈过程。模型框架作者单位天津师范大学天津市。随着人工智能的发展，具有零和博弈思想的生成式对抗网络就是其生成的样本好坏是由人的肉眼来评判，没有个第方的客观评价作为标准，这就使得模型的判别受主观因素的影响。所以的发展之路，还有待我们继续探索。参考文献的理论及改进方向论文原稿到判别器中，判别器对于输入的两个数据分别做出个判断，输出个概率值......”。

5、“.....即真实数据的概率值接近于，生成数据的概率值接近于，则说明此时生成器生成的数据臵信度不高，而判别器性能很好。假定的答案方向相同，即真实数据的概率值接近于，生成数据的概率值接近于，则说明此时生成器生成的数据臵信度不高，而判别器性能很好。理论公式对于这过程在论文中提出的公式有两点需要理解的就是公式在简单的求和的基础上加入监督学习训练个带参数的模型来约束生成的数据更接近真实数据提高模型训练效率等......”。

6、“.....结语在这些改进方向中，除了第点目前还没有太多的研究进展，前点都已经陆续开始有了成果，尤其是带条件的以及对输入的噪声的限定，在很原始模型是首先将个维的随机噪声输入生成器，随后该噪声在构成生成器的多层感知器或是神经网络中映射到个新的数据分布，得到而后将真实数据分布与共同输入到判别器中，判别器对于输入的两个数据分别做出个判断，输出个概率值，如果判别器的输出与已成为人工智能领域的个热门研究方向......”。

7、“.....通过对抗学习的方式对者共同训练，旨在估测数据样本分布以及生成新的数据样本。本文首先对的基础概念和理论进行介绍，并分析该模型的理论框架及其优势其次多与有关的工作中都已被应用。实际上对于原始来说，它给了对生成模型有兴趣的学者们个足够大的发挥空间。目前已知的已经应用于超分辨率图像的处理实现了由文字生成图像甚至在视频处理方面也有良好的表现。但目前面临着个尴尬的问题，的理论及改进方向论文原稿有效性，而对于其中的细节并没深究......”。

8、“.....生成的结果无法控制比如文中的和都只是由最简单的构成不过作者在文章结尾的总结中列出了可以改进的个参考方案，主要包括带条件的改进的噪声实现的半乱真的数据样本，判别器则输出个固定的概率值。的理论及改进方向论文原稿。在许多统计学问题上，人们倾向于求最大对数似然估计值就是为了避免些不必要的数值问题。其次，對于期望值的计算，是因为本身的理念，为了使得最终生成的数据分布作者单位天津师范大学天津市......”。

9、“.....就是其生成的样本好坏是由人的肉眼来评判，没有个第方的客观评价作为标准，这就使得模型的判别受主观因素的影响。所以的发展之路，还有待我们继续探索。参考文献的半监督学习训练个带参数的模型来约束生成的数据更接近真实数据提高模型训练效率等。为之后的学者们的研究指出了方向。结语在这些改进方向中，除了第点目前还没有太多的研究进展，前点都已经陆续开始有了成果......”。