具體來說,形狀語法由形狀規則(shape rules)和選擇、處理規則的生成引擎(generation engine)組成
生成器的任務是建立與原始資料分佈類似的自然外觀影象,這些影象看起來足夠自然以欺騙鑑別器網路
在機率PCA中,是線性的,所以我們得到了一個線性高斯模型,線性高斯模型的優秀性質是牽扯到的4個機率都是高斯分佈,所以我們可以直接給出邊緣分佈和編碼分佈的解析形式,極大似然估計和EM演算法都可以使用,一切處理都非常方便
random的label資訊,和對應生成的影象:不同random變數控制產生同一class下的不同輸出:Summary照例總結一下,本文中,我基本介紹了下生成式模型方法的各個族系派別,到GAN的基本內容,到InfoGAN、AC-GAN,大部