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李宏毅GAN笔记——基本理论1 1 把图像数据看做一个高维向量，其实其是有分布的，因为在图像向量所在的高维空间中只有非常少的部分sample出来的image看起来像人脸： 真实人脸的分布Pdata(x)是存在的，但是我们不知道，我们希望寻找一个分布PG(x;θ)与Pdata越接近越好，其中PG(x;θ)的分布由θ决定，我们从Pdata(x)中sample一组图片，计算在分布PG(x;θ)中sample该组图片的概率L，我们的目标就是最大化L。 ...

李宏毅GAN笔记——引入1 基本概念1.1 Generation1.2 Discriminator1.3 Generator和Discriminator的关系2 算法流程3 GAN的原理3.1 Structured Learning3.2 Auto-encoder3.3 为什么不让Discriminator自己产生图片4 对比 1 基本概念 1.1 Generation 人为给定一个向量则输出一个图片或一段文本。 1.2 Discriminator 输出的数值越大表示输入的图像分辨率越高 1.3 Gen