对抗学习（adversarial learning）是一种机器学习方法，它通过创建两个模型来学习：一个生成器模型，另一个判别器模型。生成器模型的目标是生成与真实数据相似的数据，而判别器模型的目标是区分真实数据和生成数据。这两个模型相互竞争，生成器试图欺骗判别器，判别器试图识别生成的数据。这种竞争机制使得两个模型都得到了强化，从而使得生成的数据越来越真实，判别器越来越准确。
对抗学习最初是由Ian Goodfellow在2014年提出的。他在论文《Generative Adversarial Networks》中描述了这种学习方法，并将其命名为生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）。在此之后，对抗学习在机器学习领域中变得越来越流行，并被用于许多不同的应用中，包括图像生成、文本生成、音频生成等。
下面是一些关于对抗学习的英文例句及其中文翻译：
"Adversarial learning has been shown to be effective in generating realistic images."（对抗学习在生成逼真图像方面表现出色。）
"In adversarial learning, the generator tries to produce data that is
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最佳回答 2023-04-29