PaperWeekly 第二十期 --- GAN（Generative Adversarial Nets）研究进展
Model 1、Unsupervised learning 首先我们从generative model说起。generative model的目的是找到一个函数可以最大的近似数据的真实分布。如果我们用 f(X; 𝜃) 来表示这样一个函数，那么找到一个使生成的数据最像真实数据的 𝜃 就是一个maximum likelihood estimation的过程。问题在于，当数据的分布比较复杂时，我们需
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