闪闪发亮的小星星
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P58 生成式对抗网络（GAN）

Generator

network as generator
x 和 z 同时作为 network的输入
z服从一定的简单分布
生成复杂分布的y
P58 生成式对抗网络（GAN）_第1张图片

为什么要训练 generator , 为什么输出是要一个分布？

P58 生成式对抗网络（GAN）_第2张图片
为了适应一些具有创造性的任务 ，答案有多种可能。比如打游戏可能向左。可能向右。 加入一个随机分布的输入，比如 0-1 分布，当随机输入为0时，左转，随机输入为1时，右转。

Unconditional generation

没有x ， 输入只有z
随机分布不同的z, 会产生不同的output

P58 生成式对抗网络（GAN）_第3张图片

Discrimator

输出一个scaler ， 判别输出的图片与真实的二次元图像的相似度
P58 生成式对抗网络（GAN）_第4张图片
P58 生成式对抗网络（GAN）_第5张图片
generator 和 discriminator 交替互相更新进化。 直到discriminator 判断输出与真实的一致
P58 生成式对抗网络（GAN）_第6张图片
固定G 更新D， 固定D ，更新G … …
P58 生成式对抗网络（GAN）_第7张图片
P58 生成式对抗网络（GAN）_第8张图片
目标是使得discriminator 的分数越高越好，可以使用梯度上升法
P58 生成式对抗网络（GAN）_第9张图片
P58 生成式对抗网络（GAN）_第10张图片
（厉害，模型生成的二次元图像）

P58 生成式对抗网络（GAN）_第11张图片
（未完待续）

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他