GAN（Generative Adversarial Network，GAN）模型之：InfoGAN、WGAN、DCGAN模型

InfoGAN

为了解决定制化生成的问题，提出了InfoGAN模型。InfoGAN重新审视了隐变量，之前隐变量主要是产生随机噪声并确保变量分布可以扩展成为真实的数据分布，在这个过程中对隐变量的职责没有过多的约束。现在隐变量除了生成随机噪声之外还拥有控制生成结果的作用，为此隐变量将被分割为两部分。Z继续充当速记噪声的作用，C充当隐式变量的作用，影响最终生成的数据。那么生成模型就又G(Z)变成了G(Z, C)。既然知道了C

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