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李宏毅 2018最新GAN课程 class 3 Theory behind GAN

时间:2018-05-15 16:03:47      阅读:451      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:imp   com   max   like   neu   proc   http   bubuko   mit   

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 Too much limitation of Gaussian model. The images are too blurry. So any general model?

 

But if PG(x;θ) is a neural network, it‘s impossible to calculate the likelihood. ????

 

 

 

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 We don‘t know the formulation of PG and Pdata, so how to calculate the divergence???? ---->>> discriminator!!!

 

 

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V(G,D) = maximum the output if data come from Pdata, and maximum the output of data from PG. --- >>> this process is identical to a binary classifier

 

李宏毅 2018最新GAN课程 class 3 Theory behind GAN

标签:imp   com   max   like   neu   proc   http   bubuko   mit   

原文地址:https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/9040918.html

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