1、“.....只要用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。与普通神经网络把输入层隐含层与输出层之间进行全连接的设计相比，对隐含单元和输入单元间的连接数量加以限制每个隐含单元仅仅层进行图像的浅层特征提取与多层池化层深层特征提取，将图片转化为简单的特征向量，这样来，不仅能处理规格较大的图片，经过前向生成与反向更新的方式来学习整幅图像上的特征，整个过程耗时急剧缩短，计算量更小，运行时占用较小的内存，而且生成效果更稳定，判别器更快收敛。的引入主要是对生成器与判别器的改进。改进后的整体模型结构如图所示。原始机器学习框架初探论文原稿。机器学习框架初探论文原稿......”。

2、“.....网络的适用范围现如今已经非常广了，从刚开始最基本的图片生成，到现在可以很好地应用在样本转换生成领域，可以用在图像合成图像编辑风格迁移图像超分辨率以及图形转换音频的特征处理智能创造等方面。进行归化处理。取消所有池化层。使用相应的转置卷积函数进行处理。在每层操作之后，数据输出经过个函数作为激活函数。除去全连接层。输出层使用作为激活函数而不能用函数。对于判别器。中间每层在激活函数层后使用函数进行归化处理。取消所有池化层，使用来代替池化层。在每层操作之后，数据输出经过个优化生成器是通过引入判别器后，顺承判别器的更新，进行反向传播优化的。现在有个神经网络模型......”。

3、“.....然后通过模拟最大似然估计的过程，很明显，最后也会得到真实图片。所以有以下式式中为生成器参数，为判别器参数，为引入的差距函数，为训练样本的数目，为判别器对真实样本的判断属于真实数据的概率，为判别器对生成样本的判块。噪声处理模块随机噪声是具有个已知分布的噪声，分布的类型可以进行设定的，常用的分布有高斯分布与平均分布。随机噪声对于生成网络的输入，效果相当于对自动控制系统输入简单的单位信号，当得到输出结果时，其拉普拉斯变换后的函数就是系统的传递函数。同理，这样对于输出图片的分布的参数就是生成网络的内部参数。通过预处理转化模块，对于原始的数就是生成网络的内部参数。通过预处理转化模块，对于原始的来讲......”。

4、“.....这样才能与后面的生成网络输入层进行对接。这样处理后的数据更加的清晰，且特征的个数对应着输入层神经元的个数。生成分布抽样模块真实样本预处理模块损失函数计算模块。对抗训练框架的基本思想，就是通过个生成神经网络去模拟真实给定的数据，这个神经网络模拟判别器参数，为引入的差距函数，为训练样本的数目，为判别器对真实样本的判断属于真实数据的概率，为判别器对生成样本的判断属于真实数据的概率。当返回损失函数梯度后，首先是对判别器优化，因为生成器的参数这时是确定的不变的，所以差距函数就可以看做只与判别器参数有关，有就是说，固定生成器后，调整判别器参数的同时，就影响着差距函数的值。其他机器学习框架初探论文原稿讲......”。

5、“.....这样才能与后面的生成网络输入层进行对接。这样处理后的数据更加的清晰，且特征的个数对应着输入层神经元的个数。生成分布抽样模块真实样本预处理模块损失函数计算模块。对抗训练框架的基本思想，就是通过个生成神经网络去模拟真实给定的数据，这个神经网络模拟的是最大似然估计的过程，从而达到生成的目的。，计算对应的损失函数并反向传播更新参数。这是个完整的训练过程，在次训练中，判别网络与生成网络依次得到参数更新，相应的判别能力与生成能力增强。然后在进行下轮训练样本的输入。这样，生成网络和判别网络构成了个所谓的动态的对抗博弈过程。机器学习框架初探论文原稿。其他模块。框架中，除了最主要的生成器和判别器......”。

6、“.....原始模型已经衍生出超过种模型框架，诸如等。网络的适用范围现如今已经非常广了，从刚开始最基本的图片生成，到现在可以很好地应用在样本转换生成领域，可以用在图像合成图像编辑风格迁移图像超分辨率以及图形转换音频的是最大似然估计的过程，从而达到生成的目的。将式代入式可得式中为更新后判别器对真实图片的判定结果，为更新后判别器对生成图片的判定结果。在这个过程中，判别器的目标是把生成器生成的图片和真实的图片区分开来，得到两个判定概率，将结果返回判别器中计算损失函数与梯度，再用梯度上升法进行更新参数，最后，对生成数据的最后次判定......”。

7、“.....框架中，除了最主要的生成器和判别器，还有些重要的功能模块。噪声处理模块随机噪声是具有个已知分布的噪声，分布的类型可以进行设定的，常用的分布有高斯分布与平均分布。随机噪声对于生成网络的输入，效果相当于对自动控制系统输入简单的单位信号，当得到输出结果时，其拉普拉斯变换后的函数就是系统的传递函数。同理，这样对于输出图片的分布的。机器学习框架初探论文原稿。优化生成器是通过引入判别器后，顺承判别器的更新，进行反向传播优化的。现在有个神经网络模型，希望它的参数可以达到最优，然后通过模拟最大似然估计的过程，很明显，最后也会得到真实图片。所以有以下式式中为生成器参数，特征处理智能创造等方面......”。

8、“.....对于判别器。中间每层在激活函数层后使用函数进行归化处理。取消所有池化层，使用来代替池化层。在每层操作之后，数据输出经过个函数。除去全连接层。输出层使用作为激活函数，目的是要得到个判定概率。输出层里不使用函数进行归化操作。结语是个十分灵活的框架，经过全世界研究人员对网络模能连接输入数据的部分而且，通过多层卷积层进行图像的浅层特征提取与多层池化层深层特征提取，将图片转化为简单的特征向量，这样来，不仅能处理规格较大的图片，经过前向生成与反向更新的方式来学习整幅图像上的特征，整个过程耗时急剧缩短，计算量更小，运行时占用较小的内存，而且生成效果更稳定，判别器更快收敛。的引入主要是对生成器与判别器的改进......”。

9、“.....这里以图片为例进行相关的样本生成，以此来介绍框架的基本组成模块结构训练过程。原始框架的整体模型结构如图所示。框架最主要的构成是生成器与判别器生成器。为全连接的神经网络，即多层感知机。多层感知机的参数在运行的初始阶段是随机的，其内部各神经元的权重偏值，在程序化时可由初始函数进到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。与普通神经网络把输入层隐含层与输出层之间进行全连接的设计相比......”。