对抗生成网络算法基础知识 基本思想 生成对抗网络（GAN）的核心思想是通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练实现数据生成。生成器负责生成尽可能逼真的假数据，判别器则试图区分真实数据和生成数据。二者在博弈中不断优化，最终生成器能产生难以被判别器识别的数据。 GAN的基本架构  生成器（Generator）：输入通常是随机噪声向量（如高斯分布），通过反卷积或上采样操作生成数据（如图像）。其目标是最大化判别器的误判率。 判别器（Discriminator）：输入为真实数据或生成数据，输出为数据真实性的概率（0到1）。其目标是准确区分真假数据。...

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部门：教育bgbase：北京/西安岗位：Java后端开发岗批注：两次技术面，但我只参加了完整的一次，也就是一面面完，二面一直频繁出情况，总共和我约了五次二面，放了我五次鸽子，体验极差。本校面试亭有限，每次费劲约上面时间去调试好电源设备，就突然告知面不了，临时有会，提前通知都做不到，可能和组有关吧，但本人不再决定继续，所以在第六次约面的时候拒绝面试了，hr挺好，劝本人情绪冷静，情绪很冷静，毕竟如果手里没意向，谁也不敢放弃。总之，同学们，不要害怕已经约了这么多次，如果不参加的话感觉就亏了，白准备了，沉没成本高，和炒股一个道理，该割的时候不要勉强，只赚该赚的，坚守交易纪律，走了之后再怎么怎么好也与我...