从GAN 到 ALICE 的简单介绍
GAN GAN由一个判别器和一个生成器组成，GAN的目标是训练一个生成器来获取数据的分布。判别器的训练目标是在真实样本和生成器生成的假样本里识别出真实样本，生成器的训练目标是尽可能地让判别器识别错误，所以GAN的整体目标函数是对交叉熵损失函数进行minmax优化。 GAN的具体实现是在每次迭代里同时对生成器和判别器的参数进行梯度优化，而且论文证明了通过这个算法可以让生成器的数据分布收敛于真实样本的
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