InfoGAN介绍

今天给大家分享的是NIPS2016的InfoGAN。这篇paper所要达到的目标就是通过非监督学习得到可分解的特征表示。使用GAN加上最大化生成的图片和输入编码之间的互信息。最大的好处就是可以不需要监督学习，而且不需要大量额外的计算花销就能得到可解释的特征。 通常，我们学到的特征是混杂在一起的，如上图所示，这些特征在数据空间中以一种复杂的无序的方式进行编码，但是如果这些特征是可分解的，那么这些特征

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