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# System prepended metadata

title: Présentation GAN
tags: [ESLR]

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title: Présentation GAN
tags: ESLR
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# Présentation GAN

## Generative models
- Very few restrictions concerning generator format
- Markov chains : see quickly
- No variational bounds
- Realistic images

## GAN : Generative adversarial networks

- Maximiser $\log D(G(z))$ plutôt que $\log(1 - D(G(z))) \implies$ maximiser la probabilité que l'échantillon vienne du générateur $G$ plutôt que l'échantillon ne vienne pas du lot de données.

- Comparaison avec les VAEs (Variational Auto Encoders)

## Travaux / expérimentations

## Bibliographie
- <a href=https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf>Generative Adversarial Nets (Ian J. Goodfellow & al)</a>
- <a href=https://arxiv.org/pdf/1710.07035.pdf>Generative Adversarial Networks: An Overview (Antonia Creswell & al)</a>
- <a href=https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf>Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (Alec Radford & al)</a>