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会计学June1,2018生成式对抗网络--如何(rúhé)定义损失生成式对抗网络(wǎngluò)--noise输入的解释黑色大点虚线P(X)是真实的数据分布首先，如果固定G，那么D的最优解就是一个贝叶斯分类器。将这个最优解形式带入，可以得到关于G的优化函数。简单的计算可以证明，当产生的数据分布与真实数据分布完全一致时，这个优化函数达到全局最小值。Pg=Pdata生成模型G隐式地定义了一个概率分布Pg，我们希望Pg收敛到数据真实分布Pdata。论文证明了这个极小化极大博弈当且仅当Pg=Pdata时存在最优解，即达到纳什均衡，此时生成模型G恢复了训练数据的分布，判别模型D的准确率等于50%。根据实际的结果，它们看上去可以比其它模型产生了更好的样本（图像更锐利、清晰）生成对抗式网络框架能训练任何一种生成器网络不需要设计遵循任何种类的因式分解的模型，任何生成器网络和任何鉴别器都会有用无需反复采样生成式对抗网络--衍生(yǎnshēnɡ)模型DCGAN生成式对抗网络(wǎngluò)--衍生模型CGAN生成式对抗网络(wǎngluò)--衍生模型InfoGAN生成式对抗网络(wǎngluò)--计算机视觉生成式对抗(duìkàng)网络--计算机视觉生成式对抗(duìkàng)网络--图像超分辨率生成式对抗(duìkàng)网络--图像去雨THANKYOU
