對抗自編碼器：Adversarial Autoencoders

前一篇文章介紹了原始的GAN理論，包括後續提出的能夠適用於更高分辨率的DCGAN在內，其模型本質都是訓練一個生成器G，然後去不斷欺騙一個也在實時更新的判別器D，雖然這個模型框架一定程度上非常好的解決了以往Generative Model需要非常多監督信息的弊端（例如Learning to Generate Chairs, Tables and Cars with Convolutional Net

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