Compared to Variational Auto-Encoders (VAEs) from week 8, GANs create generators slightly differently. Recall, VAEs map inputs x to a latent space Z with an encoder and then map from Z back to the data space with a decoder to get x^. They then use the reconstruction loss to push x and x^ to be similar. GANs, on the other hand, train through an adversarial setting with the generator and cost networks competing as described above. These networks are successively trained through backpropagation through gradient based methods. Comparison of this architectural difference can be seen in Fig. 3.
Par rapport aux VAEs de la semaine 8, les GANs créent des générateurs légèrement différents. Rappelons que les VAE associent les entrées x vers un espace latent Z avec un encodeur puis associent Z vers l’espace de données avec un décodeur pour obtenir x^. Ils utilisent ensuite la perte de reconstruction pour pousser x et x^ à être similaires. Les GANs en revanche sont entrainés dans un cadre antagoniste avec les réseaux générateur et coût qui sont en concurrence comme décrit ci-dessus. Ces réseaux sont successivement entraînés par rétropropagation au moyen de méthodes basées sur le gradient. Une comparaison des différences architecturales est présentée à la figure 3.