對抗生成網絡（GAN）學習筆記
生成模型與判別模型 判別模型：由數據直接學習決策函數Y=f(X)或條件概率分佈P(Y|X)作爲預測模型，即判別模型。判別方法關心的是對於給定的輸入X，應該預測什麼樣的輸出Y。 生成模型：由數據學習聯合概率分佈P(X,Y), 然後由P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)求出概率分佈P(Y|X)作爲預測的模型。該方法表示了給定輸入X與產生輸出Y的生成關係。 如LR，SVM等均值直接根據輸入樣本的特徵X來
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