Generative Adverarial Nets 原文閱讀筆記
Generative Adverarial Nets 寫在前面 G是用來逼近真實數據的分佈的，但是G沒有顯式的給出分佈，而是學習了一種映射，從噪聲數據到目的數據的映射。 有一種說法是D其實是損失函數的一部分，GAN的優勢就在於自動學習損失函數。可以這麼理解，對於G生成的數據，我們沒有人工的給出標籤，而是通過D去給標籤，判斷好不好，或者說通過D給出G的損失，從而更新G。 總之，G給出了一個從噪聲分佈
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