生成（Generation）
什么是生成？就是模型通过学习一些数据，然后生成类似的数据。简单地说，喂给模型哪种类型的数据，然后让模型产生这种类型的数据。
GAN的原理
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为什么generator不能自己学习？
为什么generator要听从discriminator的指导，自己不能自主学习生成数据呢？为了弄清这个问题，首先先了解一下generator是怎么回事。
实际上，G的学习可以简单的用如下表示：
- 输入：一个向量
-
输出：图片（当然也可以是结构化是数据，这里以图片为例子）
image.png
只要给定相应的数据，上面这个模型当然可以进行训练。但是正常情况下我们只有一些图片数据，如下图所示：
因此，现在需要对每一张图片赋值一个向量，以达到监督学习的目的。假设对每一张图片赋予的向量如下：
如果我们能获得这样的数据集，显然generator就能自己做训练了。
但是，目前的问题是如何来产生每一个图片所对应的向量呢？
-
随机生成。（×）
随机生成的向量之间没有联系，然而数据集中的图片正常情况下是有一定联系的。比如下面两张图片。我们希望向量在某种程度上表示这图片的特征，譬如向量中第一个维度表示图片是哪些数子，第二个维度表示图片中的数字是向右倾斜还是向左倾斜。显然这个关系是无法用随机生成的。
image.png -
学习出向量与图片之间的关系。
现在想知道一张图片对应的向量该如何表示，即实际上我们想找到这么一个函数：
image.png
上图所示的结构恰好能帮我们来寻找图片和对应的向量之间的关系。中间部分把它叫做Encoder，即表示把一个结构化数据经过编码器后，得到一个低维的、能表示原来数据的向量。
但是要如何训练呢？每一张图片对应的code还是不知道。这就要引出一个经典的模型：Auto-encoder
实际上，上图结构中后面三个部分就是一个Generator，上图模型训练结束后，就可以把后面三个部分抽出来。然后就可以根据任意一个向量，输出到Decoder里面去，得到一张图片。
然而，这么做还是一些问题存在。
假如向量a输出一个向左倾斜的数子1，向量b输出一个向右倾斜的数字1，那么0.5a+0.5b是不是应该输出一个接近垂直的数字1？显然答案并不是。因为Decoder中的神经网络是一个非线性函数，输入的线性加成并不能导致结果的线性加成。
于是，便有人提出了一个改进：Variational Auto-encoder (VAE)。 VAE的想法是在训练模型时，增加一点噪声干扰，但仍希望模型能产生出正确的图片。正是在训练时加入了噪声，会使得训练出来的模型更具稳定性。
那么，讲到这里，是不是就可以得出结论：Generator可以自己学习，模型就是VAE。没错，Generator是可以自己学习，但是现存的VAE模型也有比较严重的缺点。
左边是gt，右边是模型输出结果，其中，右上角的图片的误差显然比右下角的图片的误差要高，然而从结果上看，右上角的图片我们是可以接受的，而右下角的图片是不能接受的。因此，实际上VAE方法只能学习单个像素，它能指导某一个像素是不是要高亮，但不关心该像素周围的其他像素。然而实际上我们最终想得到的数据是一个结构化的数据，输出的数据里的每一个组件跟其他组件是有联系的。这也就是用GAN不用单独generator的原因了。
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