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《Python 实现1-DGAN生成对抗网络的数据生成（含模型描述及示例代码）》
生成对抗网络（GANs，Generative Adversarial Networks）是一类深度学习模型，通过对抗的训练方式，生成逼真、具有创新性的数据。GANs最初由Ian Goodfellow等人在2014年提出，它由一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）组成。生成器的目标是生成与真实数据分布相似的假数据，而判别器的目标是判断输入数据是否为真实数据。通过这种对抗训练，生成器能够逐步提高生成数据的质量，直到判别器无法区分生成数据与真实数据。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/147426077
该项目主要目标有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
实现精确的多维特征提取和捕捉
0人
深度学习模型的构建与集成
0人
强化序列依赖性建模
0人
提供不确定性量化的预测
0人
构建泛化能力强的模型框架
0人
用户界面的开发
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实现高效的预测并支持实时决策
0人
深度学习与统计方法的结合
0人
提供一种新的思路
0人
提供可靠的预测和风险评估支持
0人
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