本作品内容为式中：E-求期望，x-真实数据样本，z-随机噪声（符合高斯分布）；G-生成器；D-判别器；Pd(x)-真实数据的分布概率；Pz(x)-随机噪声的分布概率；x~Pd-从真实数据的分布中随机抽取的x；z~Pz-从高斯分布的随机噪声中抽取噪声z；D(x)和G(z)则表示判别器及生成器在接收x/z输入后的输出向量。在训练的初期，由于生成器产生的样本质量较差，判别器能较为容易否定样本，这样产生的梯度较小，因此，训练初期目标函数通常使用log(D(G(z)))替代log(1-D(G(z)))。GAN训练过程可以看作两， 格式为 docx， 大小1 MB， 页数为1， 请使用软件Word(2010)打开， 作品中主体文字及图片可替换修改，文字修改可直接点击文本框进行编辑，图片更改可选中图片后单击鼠标右键选择更换图片，也可根据自身需求增加和删除作品中的内容， 源文件无水印， 欢迎使用熊猫办公。 如认为平台内容涉嫌侵权，可通过邮件：tousu@tukuppt.com提出书面通知，我们将及时处理。