读InfoGan文章

    InfoGan，是在GAN是用到了信息论的算法，能够通过非监督的方式学习到特征的含义。非监督学习是ill-posed(解是不唯一的)，因为在训练的时候，下游的任务是未知的，如果能从数据样本的找到代表的特征，那么对于那些位置的任务也是非常有帮助的，例如对在一些人脸的数据集上，有用的disentagled representation可能会有不同的维度来表示人脸，眼睛的颜色，发型，是否带眼镜等

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