如何理解图像的概率分布？为什么N(0,1)的向量可以Gen图片?

文章同步自本人知乎帖子:https://www.zhihu.com/question/322353956/answer/1829994212

在之里面噪点不是我们要关心的，至于颜色会变浅，我认为如果在inverse_transform这一环节如果有适当的插值，那么还原效果会更好！

关键的问题来了,为什么给一个CNN网络输入一个服从于正太分布的向量z,可以生成一张服从某个特定分布的图片?

其实有了前面的知识,这个问题就简单了,比如你给网络输入一个75纬度服从N(0,1)的向量z,要让网络输出一张和MNIST同分布的手写数字图片,

你在梯度下降迭代参数的时候,前部分的网络只需要学会把z转换成

这样一个分布的75维向量的function, 后半部分的网络只需要学会类似于pca.inverse_transform的,把低纬度映射回原来高纬度的function就可以

完成生成手写数字图片的功能了.

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