马尔可夫判别器都是什么？马尔可夫的主要贡献领域是？

马尔可夫判别器（PatchGAN）

众所周知，L2损失–和L1 –参见图3 –在图像生成问题上产生模糊的结果[31]。 尽管这些损失不能促进高频脆性，但是在许多情况下它们还是准确地捕获了低频信息。 对于这种情况下的问题，我们不需要全新的框架即可在低频下增强正确性。 L1已经可以了。

这促使将GAN鉴别器限制为仅对高频结构建模，这取决于L1项来强制实现低频正确性（公式4）。 为了对高频进行建模，将我们的注意力集中在局部图像补丁中的结构上就足够了。 因此，我们设计了一个鉴别器架构（我们称之为PatchGAN），该架构只会对补丁规模造成不利影响。 该鉴别器尝试对图像中的每个N×N色块是真实的还是假的进行分类。 我们对该图像进行卷积运算，对所有响应求平均以提供D的最终输出。

在第4.4节中，我们证明N可以比图像的整个尺寸小得多，并且仍然可以产生高质量的结果。 这是有利的，因为较小的PatchGAN具有更少的参数，运行更快，可以适用于更大尺寸的图像。

这样的鉴别器有效地将图像建模为马尔可夫随机场，并假设相隔大于补丁直径的像素之间具有独立性。 此连接先前在[35]中进行过探索，也是纹理[15，19]和样式[14，23，20，34]模型中的常见假设。 因此，我们的PatchGAN可以作为纹理/样式损失的一种形式来理解。

马尔可夫的主要贡献领域是？

安德雷·安德耶维齐·马尔可夫Андрей Андреевич Марков（1856年6月14日－1922年7月20日），俄国数学家。出生于梁赞州，他的父亲是一位中级官员，后来举家迁往圣彼得堡。1874年马尔可夫入圣彼得堡大学，师从切比雪夫，毕业后留校任教，任圣彼得堡大学教授（1893-1905），研究数论和概率论。后自愿承担罪名而被流放到扎拉斯克。1886年当选为圣彼得堡科学院院士。马尔可夫1922年逝世于圣彼得堡。他的同名儿子A·A·小马尔可夫也是一位著名数学家。

他因提出马尔可夫链的概念而享有盛名，这是说在一系列事件中，某一给定事件发生的概率只取决于以前刚刚发生的那一事件。这一概念发现后已在物理学、生物学和语言学获得广泛的应用。