GAN生成对抗网络：数学原理
文章目录 1. 极大似然估计 2. 相对熵，KL散度 3. KL散度与交叉熵的关系 4. JS散度 5. GAN 框架 判别器的损失函数 生成器的损失函数 1. 极大似然估计 GAN用到了极大似然估计（MLE），因此我们对MLE作简单介绍。 MLE的目标是从样本数据中估计出真实的数据分布情况，所用的方法是最大化样本数据在估计出的模型上的出现概率，也即选定使得样本数据出现的概率最大的模型，作为真实的
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