我刚刚了解了GAN,对Latent Vector的命名有点困惑。
首先,在我的理解中,潜变量的定义是一个不能直接测量的随机变量(我们需要对其他变量进行一些计算才能得到它的值)。例如,知识是一个潜在变量。这是正确的吗?
然后,在 GAN 中,一个潜在向量是一个随机变量,它是生成器网络的输入。我读过一些教程,它只使用一个简单的随机函数生成:
z = np.random.uniform(-1, 1, size=(batch_size, z_size))
那么这两件事有什么关系呢?为什么我们在引用时不使用术语“随机值介于 -1 和 1 之间的向量”(生成器的输入)在 GAN 中?