如果说，深度网络已经可以在一些图像类任务上达到人类水平的话，是否就可以避免生成式网络结果不好评判的问题，通过两个网络的相互对抗来完成这样的过程呢？

伊恩越想越觉得合理，他昨晚甚至没顾得上睡觉，而是直接花了一晚上的时间实现了一个生成-对抗的雏形版本，并尝试训练了一下，发现结果似乎和预期的基本一致。

按捺不住激动的心情，他想要尽快和导师讨论这里面的原理和做法。

伊恩在本吉奥的办公室门口来回徘徊了二十多分钟，本吉奥这才从远处大步流星地走了过来。

如果忽略头发和一把络腮胡中掺杂的白色，今年49岁的本吉奥其实看着相当年轻，只论这个面相的话，最多是一个三十五六的男人。

28岁的伊恩已经读到了自己博士的最后一年，数据的生成算法是他博士时期一直在思索的方向。

许多研究者们也已经在尝试使用神经网络去模拟人脑，来生成新的数据。

只可惜目前为止，这些数据通常存在很大的问题，完全无法使用。

并且一个很大的阻力是，生成出来的图像往往不可名状。这些无用的克系图像缺乏利用的手段，也不好去评估它们。

而前几日，IMAGENET上模型性能超越人类标准的结果让他有了新的灵感。

尤其是两道形状有些像憨豆先生的浓眉，让他显得更加忠厚，平易近人。

伊恩连忙往前跨了几大步，同时将自己手中的笔记

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第22章 想法撞车 (第1/3页)

85年出生的伊恩最近几年的压力有点大。

对于一个普通的博士生来说，他其实并没有什么做的不好的地方，相反，他聪慧努力，也一直就读于名门。

本科，硕士均毕业于斯坦福，恩师是谷歌大脑的创办人吴恩达，博士就读于蒙特利尔，在AI三巨头之一的本吉奥指导下学习。

他的学业经历，个人智慧说是万里挑一也不为过，不过如果要与他的导师们去做对比，确实稍显暗淡了一些。

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