李巨集毅GAN學習（七） feature extraction
iofoGAN
一般的GAN的輸入是一個隨機的向量，輸出是一張圖片，不知道輸入向量中的某一維對輸出有什麼影響，iofoGAN就是來做這件事的，infoGAN的網路結構如下。
相比於普通的GAN，iofoGAN多了一個分類器。如果Generator學到c的每一個維度對X的影響，則Classifier可以輕易的根據x中包含的資訊推出c；如果Generator沒有學到c對X明確的影響，則Classifier很難從x反推出c
個人覺得infoGAN是CGAN的加強版
VAE-GAN
可以看成用VAE加強GAN，也看一看成用GAN加強VAE
詳細的演算法步驟：
BiGAN
詳細的演算法步驟：
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