第241章 上亿美元的合同 (第2/3页)

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    跟生成式网络的设计初衷是为了进行无监督学习也有很大的关系。

    不过事物都是有两面性的，正是因为原始生成式对抗网路过于自由。

    训练过程很容易出现训练发散的情况。

    不止于此，生成式对抗网络还存在诸如梯度消失等问题。

    由于这些问题的存在，生成式对抗网络是很难学习一些生成离散的分布的。

    就比如原始的生成式对抗网路就不是很擅长纯粹文本方面的处理。

    除了涉及到部分场景下会将生成式对抗网络用于文本分割之外。

    多数时候很少将生成式对抗网络应用于文本（特指纯粹文字形式的文本）方面。

    不过尺有所长寸有所短，虽然并不是很擅长对纯粹文本信息的处理。

    但在其余很多领域生成式对抗网路都可以大显身手。

    在人脸识别方面、超分辨率重建等方面生成对抗网络更是大有用武之地。

    甚至是在语义图像修复方面生成式对抗网络同样是可以大显身手。

    除此之外，生成式对抗网络还有很多应用方向。

    概括地说，生成式对抗网络的应用前景是相当广阔的。

    说起来因为在这个时空机器学习方面的研究比较滞后。

    林灰想搬运生成式对抗网络这一模型的话其实也不需要担太多风险。

    尽管如此，在将生成式文本摘要方面的彻底搞定之前。

    林灰也不着急将生成式对抗网络相关的研究成果搬运出来。

    至于为什么林灰不