如何理解GAN的这个公式：
gan模型包含一个生成器Generator和一个判别器Discriminator，分别记作G(x)和D(x)。假设我们想要的是一种图片，生成器用一份噪音来生成这种图片，而判别器则用来计算一张图片是真实图片而非来自生成器的概率。在gan论文中，ian用nn来实现G(x)和D(x)。从大局上看，训练GAN模型的时候需要随机噪声和一批真实样本，训练好后使用的时候只需要向G(x)输入噪声即可生成所需的东西。 gan模型包含一个生成器Ge
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如何理解GAN中的min maxV(D,G)
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