[GAN_papers]GAN+Generative Adversarial Nets
寫在最前：有問題感謝指出，感興趣歡迎討論～ Generative Adversarial Nets 0. Summary 同時訓練兩個模塊（採用神經網絡使其可反向傳播訓練），一個G model數據分佈，一個D區分x是來自真實數據or來自G的假數據。最終G可以model真實數據分佈，D對數據的概率都預測爲1/2。 給出了GAN的理論證明和樸素訓練方法。 避免了難以解決的概率計算問題 1. backg
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