李宏毅机器学习深度学习

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GAN（Generative Adversarial Networks，生成对抗网络）

对应视频：P58 ~ P61

对应pdf：14_GAN_P1.pdf ~ 17_GAN_P4.pdf

生成网络（Network as Generator）

generator定义：

把network当做一个generator来用,，他特别的地方是现在network的输入，会加上一个random的 variable
x->y的基础上加上一个Z
它不是只看一个固定的X得到输出，它是同时看X跟Z得到输出
network输出，不再是单一一个固定的东西，而变成了一个复杂的distribution

那这种可以输出一个distribution（分布）的network，我们就叫它generator

Why distribution

应用举例

• 绘画
• 机器人

GAN的类型

鉴别器（Discriminator）

对抗（Adversarial）

内插（interpolation），做过度，做数据增强，做生成陌生人，做AI换脸

“损失函数”

divergence 差异，越小越好

$$G^*=\arg \min_G Div(P_G, P_{data})$$

P59，有点看不懂了