GAN요약정리1 [논문리뷰] - GAN(Generative adversarial network) - (2) 이번시간에는 정말 Pg가 Pdata로 수렴하게 되는지를 증명해보고자 한다. Global Optimality G가 고정된 상태에서는 Dg(x)라는 식으로 수렴하게 된다는 것이다. 좀전의 목적함수는 확률변수 X에 대한 기대값은 적분을 통해 바꿔줄 수 있는 것을 고려해 아래 식으로 변환할 수 있게된다. (연속확률분포이기에 적분을 통한 기대값 계산) 그 아래식은 z도메인에서 원본 데이터 x로 대응시키는 과정을 표현하고 있기에 dz를 dx로 변환하는 내용을 담고 있다. 이 내용이 이해가지 않는다면 이전 포스팅을 참조하면 좋을 것 같다. 이러한 형태는 function y -> aloy(y) + blog(1-y)의 형태인 것을 확인할 수 있고 이것의 극대값은 a/a+b 인것을 알 수 있으며, 왼쪽 그림으로 표현되는 .. 2021. 11. 3. 이전 1 다음
