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GeneratIveAdversarialNetwork GAN模型沒有損失函數(shù)，優(yōu)化過程是一個“二元極小極大博弈（minimaxtwo- yergameminmaxV(D,G)
(x)[logD(x)]
1根據(jù)實(shí)際的結(jié)果，它們看上去可以比其它模型產(chǎn)生了更好 3不需要設(shè)計(jì)遵循任何種類的因式分解的模型，任何生成? 4.無需利用 1.解決不收斂（non-convergence）2.難以訓(xùn)練 問題（collapse3.yerminimaxgame I0=I，K表示金字塔的層數(shù)。 解釋的有隱含意義的c。徹底解決GAN訓(xùn)練不穩(wěn)定的問題，不再需要平衡生成?和 可解釋，產(chǎn)生更真的圖像，并能用于學(xué)習(xí)的無監(jiān)督
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