GAN生成對抗網絡：數學原理
文章目錄 1. 極大似然估計 2. 相對熵，KL散度 3. KL散度與交叉熵的關係 4. JS散度 5. GAN 框架 判別器的損失函數 生成器的損失函數 1. 極大似然估計 GAN用到了極大似然估計（MLE），因此我們對MLE作簡單介紹。 MLE的目標是從樣本數據中估計出真實的數據分佈情況，所用的方法是最大化樣本數據在估計出的模型上的出現概率，也即選定使得樣本數據出現的概率最大的模型，作爲真實的
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