生成模型简介：Generative Models introduction_probmods: generative models

此篇博客是网课的笔记,网课链接:https://www.bilibili.com/video/av48285039?p=78

• 有三类生成模型：1.pixelRNN 2.VAE 3. GAN
  

PixelRNN

• 例子: 利用该模型去产生宝可梦,但是很难去评估生成模型的好坏
  

Variational auto-encoder

原本可以之间将decoder看作一个生成器,但是这样做效果不好,所以引入了VAE的方法.

GAN 生成对抗网络

• 首先利用第一代的生成器(generator), 产生图片.
• 再利用第一代的鉴别器(discriminator) 根据生成器产生的图片和真实的图片调整参数,去评断一张图片是真的image还是generation产生的image.
• 再根据discriminator调整generator的参数,这时产生的图片就会比之前更像真的,这样的image可以骗过第一代的discriminator
• 依次往后迭代,生成更强的generator
  
• 如何学习discriminator?
  
• 如何学习 generator?