Generative Adversarial Networks,gan论文的畅想
前天看完Generative Adversarial Networks的论文,不知道有什么用处,总想着机器生成的数据会有机器的局限性,所以百度看了一些别人
的看法和观点,可能我是机器学习小白吧,看完之后感触还挺多的,我们可以gan:
1、生成一个图片、诗词,比如中国山水画。假设给一个命题‘思乡’,让机器人和一个诗人、画家在比赛,然后对比画的是什么
2、用在nlp,可以搞一个在线学习的机器人,每天去听别人讲话,同时自己尝试声成对话,这样不断优化机器人的口音之类的,
这样,有一天它还真的讲话和人类一样(因为生成的语音不断在学习人,当然是要结合其他nlp的技术呀)。试想一下,有个声音突然喊你,
你却判别不出是机器还是人。
觉得这里讨论蛮有意思的,有些想法也是这里来的:
https://www.zhihu.com/question/57668112
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