内容衔接上一讲，上节我们讲到VAE，我们为什么用VAE而不用auto-encoder呢，直觉上的原因是如果是auto-encoder，我们期待的是输入满月解码后还是满月，输入半月输出还是半月，但是我们能保证中间状态时候我们的输出是3/4月吗，结果往往不是；如果是VAE，我们就会引入一定的噪声，使得一定范围内输出都是满月，一定范围内输出都是半月，中间的公共部分由于我们要Minimize2者的误差，所以得出的结果是介于二者之间效果比较好的。
我们再看VAE模型，我们将encoder输出向量，其可能是正负，我们为了使其具有描述方差（噪声）的效果，我们要求方差是正，所以引入exp，e1,e2,e3就是正态分布的一组向量，因为参数不同，不同维度就有了不同的方差，我们就有可能实现训练模型，得到有一定噪声允许的code.可是我们仅仅把重构误差最小化就行吗，可能不太行，因为机器学习过程中可能说，我们把学成0，那就和auto-encoder一样了，我们于是就加了下图右下角的限制，要求其最小化
继续分析，我们讲下图右下式前两项蓝，红项分别画关于的曲线，得到红蓝2条曲线，相减得到绿色曲线，我们知道曲线最低点是=0，但是此时方差就趋近于1，所以模型会考虑方差不能太小，最后式子最后的平方项就相当于是均值的L2正则，可以使其系数变小，允许更大的变化
我们之前是直觉想象，回到我们想要VAE做的事情，比如宝可梦分布就是高维空间上的分布，每个宝可梦就是一个点，我们就是想预估宝可梦的概率分布模型，比如长得像我们见过的宝可梦位置概率就高，不像的地方概率就低，这样我们在概率高的地方分布出来，就很容易得到宝可梦
上面的概率分布我们就想到了GaussianMixture Model高斯混合模型，这个模型是一堆权重不一样，均值，方差不一样的高斯正态分布，假设我们有m个这样的分布，那我们分布出x的概率就是每个高斯分布的权重P(m)和这个正态分布分布出x的概率的成绩的求和，所以你用混合模型标达出来的模型分布x比聚类的效果要好，所以VAE就是高斯混合模型的概率分布版本
我们假设z是正态分布，我们就可以加上给定z，x是复合均值，方差都和z有关的正太分布，在z分布曲线上取一些点，就能对应到P(x)上的一个正态分布，我们的分布模型会比较复杂，但是神经网络会让我们学到关于z的均值和方差函数，从而得到P（x）.当然正态分布z是我们假设的，我们假设他们之间相互独立，你也可以假设其他模型，那样的话P（x）可能就比较复杂
我们P(z)是正态分布，想要估计关于z的均值方差，我们需要优化的是使观测对象x的可能性得到最大，这种由z得到的模型其实就是VAE的Decoder，同理我们有x,然后得到z的方差和均值的模型就是VAE的encoder
我们要求近似度最大，我们将式子进行整理可以得到2项之和，下图标红的部分其实就是q分布和P分布的相似度衡量，完全相同为0，不同>0，所以这个函数就有了下界（q分布可以是任何分布，你可以理解从路边捡来的分布= =）
我们再研究上式的下限Lb，就变成了我们要找到P(x|z)，q(z|x)的分布使得Lb最大，当P(x|z)给定后，logP(x)就一定了，所以我们就是希望Lb越大，大到上限，KL为0，就是可能性最大，我们训练得另一个产物就是q（z|x）和p(z|x)的分布一样
我们分析Lb左侧变形，其相当于q分布z|x和P分布z的相似度，我开门的encoder就是输入一个x，实现一个q分布的z
我们要求最小化左式和最大化右式，这个过程实际就是一个auto-encoder的过程，我们根据x输入实现分布出来一个z，在根据解码的输出实现x分布的均值，方差，我们想让的是均值要和x接近
我们还有一种是Conditional VAE,他是实现什么效果呢，我们可以用code学到一种特征比如笔画粗细或者风格，然后我们给的数字code就可以实现对应模式的各种数字输出
想了解的话，去看PAPER = =
VAE可能导致的问题，VAE并没有真正意义上的去学习图片，比如图中的7都是差了1个像素，但是效果就是不一样，但对于VAE都是一样的好坏，VAE学到的往往就是已有图库的线性组合
GAN- Generative Adversarial Network对抗神经网络
先举个简单的例子，我们的蝴蝶开始会被波波吃掉，波波认为蝴蝶不是棕色，于是蝴蝶进化为棕色，但是波波又进化成比雕，认为蝴蝶没有叶脉，于是蝴蝶进化成枯叶蝶……
比如我们开始训练了神经网络NN v1版本，然后就有评判器Discriminator v1版本，评判器判别出v1不行，NN就升级到第二个版本，效果能满足Discriminator v1版本，于是评判器也进化生成V2版本，如此继续，这个过程中，NN是完全没有看过真实的图片的数据的，只有评判器看过，NN做的只是在满足上个版本的评判器
我们的评判器其实就是一个神经网络，我们把图片输入，实现输出0,1判断是否真假，而NN其实就是VAE的decoder，我们分布出许多的图片，其标识为0，而真实的图片标识为1
对于初始的NN，我们给一个图片，我们通过评判器的输出可能是0.87，我们想让输出结果是1，就需要调整NN的参数，方法就是梯度下降，但是这个过程中，Discriminator的参数必须是固定住的，
我们NN网络就是decoder根据z分布出x，然后将x与真实图片比较送进评判器，输出0,1,这个过程中，z,x都有分布，真是点是黑色，x分布是绿色曲线，评判器输出是浅蓝色，我们开始可能x分布靠右，下次学得就会使x左移，使输出更好，直至所有x都能骗过评判器。当然这个discriminator自身是否是好坏呢，常常需要人来识别（盯在电脑前- -），比如图片变好了，参数还OK，变差了不OK
openai做的一个效果，在CIFAR-10上做GAN，左侧原图，右侧为结果，有21%的概率能骗过人
有人做的研究，逐渐改变code，就会有如下效果（卧室）
有人做动漫人物生成
总体上说GAN的discriminator还是很难训练得，因为我们要评判其是和NN一同进化的，有时候可能你的NN很弱，只不过恰好生成几张还不错的图片，就可能使评判器fail掉