PaperWeekly 第二十期 --- GAN（Generative Adversarial Nets）研究進展
Model 1、Unsupervised learning 首先我們從generative model說起。generative model的目的是找到一個函數可以最大的近似數據的真實分佈。如果我們用 f(X; 𝜃) 來表示這樣一個函數，那麼找到一個使生成的數據最像真實數據的 𝜃 就是一個maximum likelihood estimation的過程。問題在於，當數據的分佈比較複雜時，我們需
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