一回触ってみたい

z（ノイズ）がシード値みたいなもの

シード値を動かすとだんだん画像が変わっていくのね

よくGANで生成された画像で見るやつか

対象読者ど真ん中な感じ

Discriminator

まあこれは普通(?)の分類問題のニューラルネットワークって感じ

Generator

アップサンプリングをする

逆CNNとかはせずに、シンプルに値をreshapeするのね

逆CNNをするのはDCGANとか呼ばれるらしい

学習

「真データを使って、Discriminatorのみを学習」

「Discriminatorを使って、Generatorを訓練」

の二つを交互?にやる感じかな

\mathbb{E}の意味がわからないな

Discriminatorの学習では、V(D, G)を最大化させたい

\log D(x)を最大化したい = 真データ（x）の時に1を出力させたい

\log (1-D(G(z)))を最大化したい = 偽データ（G(z)）の時に0を出力させたい

Generatorの学習の時は、V(D,G)を最小化させたい

\log (1-D(G(z)))を最小化したい = 偽データ（G(z)）の時に1を出力させたい

つまり、Discriminatorと真逆の方向に学習