《Generative Adversarial Nets》筆記
生成對抗網絡包括兩個部分：生成器和判別器。爲了讓生成器學習到數據的分佈，定義一個先驗噪聲變量Pz，然後通過生成器映射到數據空間Pg，即假的數據。判別器以生成的數據及真實數據作爲輸入，輸出爲一個0到1之間的數，看作輸入來自真實數據的概率，因此判別器爲一個二分類分類器。我們想讓判別器通過訓練最大化分配真實數據標籤1假數據標籤爲0的概率，同時訓練生成器生成的假數據可以迷惑判別器，讓判別器最小化假數據標籤
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