摘要： 1、p(x)是训练集的数据的分布的概率，无需事先知道，网络会自动进行学习，p(x)只是为了方便公式的推导和证明。 2、鉴别器学习真实数据的分布pr(x)，生成器生成一个假的分布pg(x)，然后最小化两个分布的距离，在达到纳什均衡时，pr(x)就会非常的接近pg(x)， 3、训练函数 真实的x —> 阅读全文