深度学习中对抗样本与生成对抗网络：原理、应用及前沿探索

一、引言

1.1深度学习发展概述

深度学习作为机器学习领域的重要分支，近年来在学术界和工业界取得了令人瞩目的成果。它通过构建具有多个层次的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征表示，从而在图像识别、语音识别、自然语言处理等诸多领域展现出卓越的性能。

深度学习的起源可以追溯到上世纪中叶，神经网络的概念首次被提出。然而，早期由于计算能力的限制和数据量的不足，神经网络的发展较为缓慢。直到2006年，Hinton等人提出了深度置信网络（DBN）以及贪心逐层训练算法，使得深度神经网络的训练变得更加可行，深度学习才逐渐开始受到广